expert in AIoT system solution

AI視覺推論 × ViDA.ai容器化平台

MVSS
雲端影像辨識與推論引擎服務

整合多源影像、AI 推論與容器化算力,打造可彈性擴展的雲端視覺智能服務。從即時感知、事件理解到跨系統協同,讓影像不只被看見,更能轉化為可運用的事件資訊與決策依據。

國道即時交通影像|MVSS多源影像感知示意
生成式AI (VLM)影像理解
CLOUD-NATIVE AI INFERENCE
Vida.ai
MVSS

雲端影像辨識與推論引擎

Multi-modal Vision & Scene Understanding Service

CV × VLM 雙推論核心 × 容器化算力池 × 異質晶片支援

CCTV、道路影像、無人機與軌道車載等多源影像輸入
MVSSCLOUD VISION INFERENCE
RTSP / HTTP / API
API / WebSocket / DB
Cloud Vision AI
NODE POOLACTIVE
FAILOVERREADY
MVSS 玻璃雲端 AI 推論引擎、伺服器與金屬底座
IOC 戰情看板、Web 管理平台與伺服器資料庫輸出

鑑別式AI (CNN) + 生成式AI (VLM)

20+ 容器化辨識模組

算力池

雙 Node 主備援・動態調度・Failover

NVIDIA / AMD

異質晶片算力支援

多源輸入 AI容器化 即時事件輸出

Smarter Vision. Better Tomorrow.

AI × VIDAWARE 容器化服務優勢

打破傳統單機限制,將辨識功能與運算算力完全解耦

CUDA算力池管理

將不同伺服器上的GPU視為整體算力池,動態調度資源,避免單點效能瓶頸。

模組化應用服務

AI 演算法容器化部署, 可獨立升級、熱插拔,不影響系統運行。

算力點營運模式

依Token或算力使用量計費,客戶僅需為實際AI運算資源付費。

負載平衡與容錯

主機異常時自動啟動容錯與重配, AI服務不中斷、持續在線。

AI算力調度與容錯模擬

管理伺服器(主)Node
管理伺服器(備)Node

Server A Pool

READY
車輛偵測 車牌號碼 方向追蹤 車型種類
10%
GPU: RTX 5070Ti
Tasks: 4

Server B Pool

READY
人員偵測 人員跌倒 人員群聚 人員抽煙 戴帽子
20%
GPU: PRO 6000
Tasks: 5

Server C Pool

READY
車牌偵測 車牌號碼 車流量 平均車速
10%
GPU: PRO 6000
Tasks: 4

Server D Pool

系統故障
火焰偵測 煙霧偵測
0%
GPU: RTX 5090
FAULT|2 Tasks Re-routing

Server E Pool

READY
火焰偵測 水源汙染 路面汙損 人員闖入
10%
GPU: RTX 5070Ti
Tasks: 4

Server F Pool

READY
衣服顏色 人員背包 戴口罩 求救聲 警車聲
20%
GPU: RTX 5090
Tasks: 5
活躍容器數量22
叢集健康度82%
平均負載 (GPU)64%
總計可用算力2.4 PetaFLOPS

AI核心能力矩陣

鑑別式AI (CNN)、生成式 AI (VLM)

物件偵測

  • 人員偵測
  • 車輛偵測
  • 散落物
  • 車牌偵測
  • 人臉偵測
  • 動物偵測
  • 車位在席偵測

字元/刻度
辨識

  • 車牌號碼
  • 櫃號辨識
  • 貨櫃櫃損
  • 噴印字體
  • 儀表刻度
  • AOI 客製

行為偵測

  • 人員跌倒
  • 人潮偵測
  • 手持異物
  • 手持飲料
  • 人員抽煙
  • 人員打架
  • 人員坐輪椅
  • 人員群聚

行為追蹤

  • 人流偵測
  • 車輛違規停留
  • 人員滯留
  • 車流量偵測
  • 壅塞偵測
  • 車輛逆行
  • 車輛方向追蹤
  • 人員闖入
  • 平均車速

場景偵測

  • 火焰偵測
  • 水源汙染偵測
  • 煙霧偵測
  • 路面汙損

特徵辨識

  • 人員
  • 人員戴帽子
  • 人員背包
  • 人員衣服顏色
  • 人員戴口罩
  • 車輛
  • 車型種類
  • 車輛廠牌
  • 車牌顏色

聲音辨識

  • 救護車
  • 火車
  • 求救聲
  • 警車聲
  • 客製化
AI × 影像 × 數據 打造更智慧的未來
自主多種類核心功能,
可持續擴充未來應用
智慧交通 智慧城市 安全社會 永續未來

認證伺服器
故障容錯與 負載動態分配

VIDAWARE具備管理伺服器(Management Server)主動監測機制。 當偵測到單台認證伺服器(Recognition Server)故障或單路攝影機分析負荷過重時, 會自動啟動遷移策略。

自動分配容錯邏輯 管理伺服器自動接管故障節點的容器實例, 確保各路影像與分析任務分配至健康的硬體叢集。
動態負載均衡 系統根據各台伺服器的GPU剩餘算力, 智能引導新任務流向,預防局部熱點(Hotspot)產生。
Failover Architecture
管理服務SVR
RECOGNITION A
RECOGNITION B
RECOGNITION C
故障轉移

核心機制解析

基於VIDAWARE容器化技術,確保AI服務永遠在線(Always Online)

Scale Mechanism

擴增主機機制

當算力不足時,管理伺服器自動啟動新增節點, 即插即用完成初始化並接管AI任務。

擴增主機機制
Failover

分配容錯機制

當辨識伺服器發生異常,AI 任務即時繞行至健康節點, 不中斷監控與推論服務。

分配容錯機制
Load Balance

負載平衡機制

管理伺服器依各AI任務權重與GPU載入, 動態分配算力,確保效能最大化。

負載平衡機制

即時影像與事件推論告警管理

Vida.ai × 智慧城市治理