01
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모든 보안 영상을
한 번에 검색하세요.
사람, 사물, 장면, 소리까지-
CCTV, 블랙박스 등 다양한 영상에서도
자연어로 원하는 순간을
바로 찾을 수 있습니다.
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02
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단서를 찾는 시간을
줄이세요.
정밀한 타임스탬프와 신뢰도 점수를 기반으로
결정적인 순간만 빠르게 추출할 수 있습니다.
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03
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더 많은 인사이트,
더 빠른 판단.
사건 리포트부터 상황 분석까지,
AI가 수집한 정보를 활용 가능한
인사이트로 바꿔줍니다.
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활용 사례
활용 사례
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보안을 더 민첩하고 간단하게.
대규모 영상 검색 자동화
태깅 없이도 자연어로 원하는 장면 탐색
맞춤형 프롬프트로 원하는 장면 검색
타임스탬프 및 신뢰도 기반 결과 제공
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태깅 없이도 자연어로 원하는 장면 탐색
맞춤형 프롬프트로 원하는 장면 검색
타임스탬프 및 신뢰도 기반 결과 제공
방대한 영상 데이터 분석
감시 영상 자동 분석
메타데이터 자동 생성
패턴 인식 및 이상 탐지
방대한 영상 데이터 분석
감시 영상 자동 분석
메타데이터 자동 생성
패턴 인식 및 이상 탐지
보안 상태에 대한 깊은 이해
AI 기반 정밀 리포트
상황별 맥락 분석
사건 자동 문서화
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사건 자동 문서화
OUR VALUE
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최첨단 보안 기술을 빠르게, 쉽게 적용하세요.
클라우드든 온프레미스든 원하는 환경에서
기관의 보안 정책에 맞춰 안정적으로 전용 AI를 배포할 수 있습니다.
고객의 데이터로 모델을 쉽게 튜닝하고,
비즈니스에 딱 맞는 AI를 바로 활용하세요.
복잡한 보안 기술, 트웰브랩스가 쉽고 강력하게 만들어드립니다.
압도적인 정확도
영상에 최적화된 AI로 클라우드 기업 및 오픈소스 모델을 능가합니다.
페타바이트급 처리 스케일
거대한 영상 라이브러리도 끊김 없이 처리할 수 있는 강력한 인프라.
맞춤형 모델
당신의 데이터에 맞게, 도메인 특화 모델을 직접 학습시킬 수 있습니다.
어디서든 유연하게 배포
클라우드, 하이브리드 클라우드와 온프레미스까지. 필요한 곳에 안전하게 배포하세요.
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Python
Node
from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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from twelvelabs import TwelveLabs import os client = TwelveLabs("<YOUR_API_KEY>") # Create new Index index = client.index.create( name="My First Index", engines=[ { "name": "marengo2.7", "options": ["visual", "audio"], }, ], ) # Create new Task on Index (Upload the video) video_path = os.path.join(os.path.dirname(__file__), "<YOUR_FILE_PATH>") task = client.task.create(index_id=index.id, file=video_path, language="en") # Wait for indexing to finish task.wait_for_done() # Search from your index query = "An artist climbing up the ladder that he painted." result = client.search.query(index.id, query, ["visual", "audio"]) print(result)
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기초 모델로 가볍게 테스트하고, 필요한 만큼만 결제하세요. 시작은 가볍게, 성장엔 탄력 있게.
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