隨著臨近的新大學校園和機場的建設，位於雪梨西南 27 公里處的澳大利亞利物浦市正在快速發展。
每天將近有三萬多人往返城中商務區。利物浦市需要知道可能對行人，自行車騎士和車輛的交通流量和運動產生的影響。
該市已經擁有閉路電視來監視安全性。由於嚴格的隱私法規，每個 CCTV 都會捕獲大量影像和數據，這些影像和資料主要是在事件呈報後才進行梳理。
該市面臨的挑戰是將龐大的資料集轉換為訊息，以幫助其更高效率地運行，面對通勤者的湧入，並使該市適合居民居住，而又不損害任何人的隱私。
為了實現這一目標，該市與伍倫貢大學的數位生活實驗室 (Digital Living Lab) 合作。 DLL 是伍倫貢 SMART 基礎設施的一部分，它開發了所謂的多功能智慧影像分析平台 (Versatile Intelligent Video Analytics)，簡稱為 VIVA 。 VIVA 可以解鎖資料，以便 CCTV 網路的所有者可以即時存取，符合隱私要求的資料，從而做出更明智的決策。
VIVA 旨在將現有基礎架構轉換為嵌入式最新 AI 的邊緣運算設備。該平台的最新深度學習演算法是在 NVIDIA Metropolis 平台上的 DLL 上開發的。他們的影像分析深度學習模型使用遷移學習進行了訓練，以適應使用案例，並透過 NVIDIA TensorRT 軟體進行了優化，並部署在 NVIDIA Jetson Edge AI 電腦上。
伍倫貢大學 SMART 基礎設施講師 Johan Barthelemy 表示：“我們設計了 VIVA ，以盡可能接近影像源（即攝影機）來處理影像。 一旦使用深度神經網路對畫面進行了分析，並傳輸結果，目前畫面即捨棄。”
處理畫面保護隱私，因為不會傳輸任何圖像。它還減少了所需的頻寬。
除了在利物浦這樣的城市街道外， VIVA 還適用於多種應用，例如識別和跟踪野生動植物；檢測涵洞堵塞以進行暴雨管理和山洪暴發預警；並使用熱像儀跟踪人們，以了解人們在熱浪中的移動行為。它還可以區分正在搜索建築物的消防員和其他建築物的居民，從而幫助識別可能需要幫助的人員撤離。
使用NVIDIA技術建構的機器學習應用程式
SMART 為利物浦市的 VIVA 平台上訓練了機器學習應用程式，該平台由 NVIDIA TITAN GPU 趨動的四個工作站，以及配備 NVIDIA RTX GPU 的六個工作站上生成合成數據並進行實驗。
除了使用 OpenImage ， COCO 和 Pascal VOC 等開放式資料庫進行訓練外， DLL 還透過基於 Unity Engine 的內部應用程式建立了合成數據。合成數據使專案可以從眾多場景中學習，而這些場景在任何特定時間都可能不存在，例如暴風雨或大量騎自行車的人。
Barthelemy 說：”透過這種合成數據生成，我們可以在不同的天氣，一天中的時間和光照條件，根據感興趣的場景生成 35,000 多種圖像。合成數據生成使用光線追踪來改善生成圖像的真實感。”
根據使用情況和所需的處理，使用 NVIDIA Jetson Nano ， NVIDIA Jetson TX2 和 NVIDIA Jetson Xavier NX 進行推論。