Thành phố thông minh trong bàn tay
Giải pháp hệ sinh thái các sản phẩm số do người Việt hoàn toàn tự phát triển, cung cấp đa dạng các dịch vụ về giám sát bằng công nghệ trí tuệ nhân tạo.
Trí Tuệ Việt Nam
TriS ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo tiên tiến nhất, xây dựng trên hệ thống siêu máy tính sở hữu năng lực tính toán xấp xỉ 100 TFLOPs, được học liên tục trên hàng triệu mẫu ảnh thực tế thu thập từ hàng trăm camera lắp đặt tại Việt Nam
Giám sát tự động bằng kỹ thuật Deep learning và phân tích dữ liệu lớn sử dụng công nghệ NoSQL, Apache, Spark, R, ...
Sử dụng công nghệ Docker, cho phép cài đặt trên Ubuntu, giảm chi phí bản quyền
Hỗ trợ ứng dụng trên di động cả IOS và Adroid
Ứng dụng xây dựng trên nền Web, cho phép truy cập mọi lúc mọi nơi bằng trình duyệt trên Window, MAC, Ubuntu, ...
Hệ sinh thái giám sát số
TRIS Guard
Phần mềm Camera AI phát hiện tự động và cảnh báo các sự kiện như đám đông, đám cháy, xả rác không đúng nơi quy định, thay đổi cảnh quan, lảng vảng, đột nhập, leo rào.
TRIS Road
Ứng dựng AI để quản lý và giám sát tình hình an toàn giao thông công cộng. Tự động cảnh báo và ghi nhận các sự kiện vi phạm như vượt đèn, sai làn đường, đi ngược chiều, lấn làn đường, tai nạn giao thông.
TRIS Face
Ứng dụng nhận diện khuôn mặt có khả năng nhận diện hàng triệu đối tượng trong thời gian dưới 1s với độ chính xác cao. Tích hợp khả năng tùy chỉnh Camera giám sát khuôn mặt và bản đồ BIM
TRIS VMS
Ứng dụng trung tâm tích hợp tất cả loại Camera và đầu ghi, cho phép điều khiển camera PTZ, lưu trữ video playback theo nhiều tiêu chí, và live stream đồng thời nhiều camera cùng lúc.
TRIS ReID
Ứng dụng tìm kiếm đối tượng là người hoặc phương tiện giao thông theo hình ảnh hoặ theo mô tả nhận dạng như tóc, quần áo, kiểu xe, màu xe, … Ứng dụng có khả năng xử lý tốc độ cao trên tập dữ liệu lớn lên đến hàng trăm Terabyte.
TRIS DA
TriS Data Analytics gồm 03 công năng chính:
- Thu thập dữ liệu giao thông từ nhiều nguồn như dữ liệu về lưu lượng xe, luồng giao thông, bảng số xe, tình hình vi phạm giao thông), dữ liệu định vị xe buýt, dữ liệu định vị xe dịch vụ, … tạo thành một dữ liệu lớn về giao thông đô thị.
- Ứng dụng công nghệ phân tích dữ liệu lớn và các kỹ thuật trực quan dữ liệu theo không gian, thời gian để trả lời các câu hỏi phức tạp về giao thông đô thị.
- Ứng dụng các mô hình học sâu (DeepLearning) nhằm dự báo về sự biến đổi của giao thông trong tương lai.
Khách hàng
