Logiciel de télésurveillance Industrial Sensing

de supervisiond'acquisition / analyse de donnéesd'acquisition de données

Vue d'ensemble
Banalytics Operational Layer fournit une couche d'observabilité pour les chercheurs, CTO et fondateurs techniques déployant des systèmes de mesure à haut débit avec caméras haute vitesse, DAQ/convertisseurs, capteurs d'ondes et traitement C++/CUDA/Python. Il apporte des capacités opérationnelles autour de votre pipeline existant sans modifier la logique de traitement centrale.

Principaux avantages

• Conçu pour la métrologie et le sensoring : cibles natives pour caméras haute vitesse, DAQ/convertisseurs, capteurs acoustiques et d'ondes, et télémétrie générale.
• Capture multimodale synchronisée : vidéo, formes d'onde et télémétrie capturées avec horodatage aligné pour une fusion et une analyse fiables.
• Architecture edge‑first pour réseaux fermés : fonctionne de manière fiable en environnements à faible ou sans connectivité sans imposer de chemin de données cloud.

Ce que Banalytics encadre (architecture)

• Votre module de traitement — traitement d'image/signal, fusion et estimation de confiance restent indépendants et inchangés.
• Banalytics Operational Layer — gestion du cycle de vie, tableaux de bord, alarmes, publication MQTT/API, supervision via navigateur et surveillance de l'état.
• Votre pipeline d'acquisition — SDK fournisseurs, pilotes, buffering et synchronisation restent en place ; pipeline préservé.

Problèmes résolus

• Absence de couche de monitoring unifiée : consolide la visibilité sur caméras, DAQ et modules de traitement pour un diagnostic à distance accéléré.
• Surcharge d'orchestration : réduit le temps passé à construire la plomberie opérationnelle pour que les équipes se concentrent sur l'IP de mesure.
• Fragilité des prototypes : renforce les prototypes pour les pilotes en ajoutant fiabilité, buffering et visibilité à distance.
• Complexité de montée en charge : centralise la synchronisation et la surveillance des défaillances à mesure que les dispositifs sont ajoutés.

Fonctionnalités indispensables pour les équipes de métrologie

• Intégration des dispositifs : caméras IP/ONVIF/RTSP, USB, MQTT, Modbus ; support caméras haute vitesse via SDK fournisseurs lors du cadrage pilote.
• Capture synchronisée : capture démontrable synchronisée vidéo + forme d'onde + télémétrie avec horodatage.
• Stockage en périphérie : les données brutes de mesure restent sur le PC industriel local ; pas d'obligation d'upload des données brutes vers le cloud.
• Intégration des modules de traitement : prend en charge des modules de traitement externes ou embarqués tout en gardant la logique de traitement indépendante.
• Publication MQTT & API : publication des résultats, événements, état et métadonnées vers SCADA, cloud ML, historien ou stacks personnalisés.
• Supervision via navigateur : tableaux de bord, historique d'événements et visibilité système accessibles depuis un navigateur sans VPN ni bureau à distance.

Capacités opérationnelles et flux de travail

• Tableaux de bord live pour dispositifs, pipelines d'acquisition et états des modules de traitement.
• Visibilité de l'état système sur caméras, DAQ, calcul et stockage avec statuts et métriques centralisés.
• Alarmes et seuils configurables ; workflows d'événements asynchrones (acquisition → traitement → alerte/publication/action).
• Historique et relecture pour revue d'événements et analyses post‑mortem.

Spécifications techniques

• Cibles : caméras haute vitesse, DAQ/convertisseurs, capteurs acoustiques/AE et télémétrie capteurs générale.
• Interfaces prises en charge : ONVIF, RTSP, USB, MQTT, Modbus et SDK fournisseurs pour caméras haute vitesse.
• Environnements de traitement : C++, CUDA, Python (les modules de traitement restent indépendants).
• Capture : capture multimodale synchronisée (vidéo + forme d'onde + télémétrie) avec horodatage.
• Stockage : architecture edge‑first avec conservation des données brutes localement ; publication optionnelle limitée aux résultats/métadonnées.
• Déploiement : conçu pour réseaux fermés et environnements à faible connectivité ; pas de dépendance cloud dans le chemin des données.
• Intégration : gestion du cycle de vie, tableaux de bord, alarmes, supervision via navigateur et publication MQTT/API vers systèmes externes (SCADA, historien, cloud ML).