视频结构化类应用涉及到的技术栈比较多,而且每种技术入门门槛都较高,比如视频接入存储.编解码.深度学习推理.rtmp流媒体等等.每个环节的水都非常深,单独拿出来可以写好几篇文章,如果没有个几年经验基本很难搞定.本篇文章简单介绍视频结构化类应用涉及到的技术栈,以及这类应用常见结构,因为是实时视频分析,因此这类应用基本都是管道(pipeline)设计模式.本篇文章算是科普入门介绍文章,不涉及详细技术细节,适合这方面的新手. 所谓视频结构化,就是利用深度学习技术对视频进行逐帧分析,解析出视频帧中感兴趣的

「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现,目的是把 AI 模型推理流程能够一般化.它输入视频,输出结构化数据,将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案. 换个角度,如果你想用摄像头来实现某些智能化监控.预警等,那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案. 不过,也不一定需要自己去实现,因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架: 寒武纪 CNStream NVIDIA DeepStream 以上个人没用过,简单看了下,都受限于只能用厂商自家的芯片.个人经验来说,一般硬件还是需要多家可选的

视频结构化的定义 利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容,并输出结构化数据.相比数据库中每条结构化数据记录,视频.图片.音频等属于非结构化数据,计算机程序不能直接识别非结构化数据,因此需要先将这些数据转换成有结构格式,用于后续计算机程序分析.视频结构化最常见的流程为:目标检测.目标分类(属性识别).目标跟踪.目标行为分析.最后的目标行为分析严格来讲不属于视频结构化的范畴,可以算作前面每个环节结果的应用.由于现实生产过程中,一个完整的应用系统总会存在“目标行为分析”这个过程(否则光得到基础数据

算法不是通用的,基于深度学习的应用系统不但做不到通用,即使对于同一类业务场景,还需要为每个场景做定制.特殊处理,这样才能有可能到达实用标准.这种局限性在计算机视觉领域的应用中表现得尤其突出,本文介绍基于深度学习的交通行业视频结构化类应用在实际使用场景中遇到的一些问题.计算机视觉处理的目标是图片,因此图片直接影响最终算法的效果,实际场景中碰到的问题基本都是由于各种原因导致视频图片发生变化最后影响系统的使用效果. 露天天气环境影响 由于天气变化.光照季节性变化等各种原因,视频画面经常出现干扰性噪声,

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 源码地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 主要功能 视频接入,支持file/

完成多路视频并行接入.解码.多级推理.结构化数据分析.上报.编码推流等过程,插件式/pipe式编程风格,功能上类似英伟达的deepstream和华为的mxvision,但底层核心不依赖复杂难懂的gstreamer框架(少部分地方需要),框架主干部分主要使用原生C++ STL实现,目标是平台高可移植性.框架可用于:视频结构化.以图搜图.目标行为分析等应用领域. 主要功能 视频接入,支持file/rtsp/udp/rtmp等主流视频流协议: 多级推理,自带检测/分类/特征提取等推理插件.默认使用op

项目地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 往期文章:https://www.cnblogs.com/xiaozhi_5638/p/16857995.html 11月有3个更新,有兴趣的扫码加群交流. 支持推理结果序列化(vp_message_broker插件) 基于creal第三方库,对pipeline中的推理结果进行序列化输出. 序列化格式支持json和xml,输出位置支持Console.File.Socket(UDP)以及Kafk

VideoPipe从国庆节上线源代码到现在经历过了一个月时间,期间吸引了若干小伙伴的参与,现将本阶段新增内容总结如下,有兴趣的朋友可以加微信拉群交流. 项目地址:https://github.com/sherlockchou86/video_pipe_c 以往文章:https://www.cnblogs.com/xiaozhi_5638/p/16767917.html 跟踪插件 新增了跟踪插件,同时实现了默认的SORT目标跟踪算法,后期扩展Deep SORT算法非常方便.下面是车辆跟踪的效果(底

一.进行误差分析 很多时候我们发现训练出来的模型有误差后,就会一股脑的想着法子去减少误差.想法固然好,但是有点headlong~ 这节视频中吴大大介绍了一个比较科学的方法,具体的看下面的例子 还是以猫分类器为例,假设我们的模型表现的还不错,但是依旧存在误差,预测后错误标记的数据中有一部分狗图片被错误的标记成了猫.这个时候按照一般的思路可能是想通过训练出狗分类器模型来提高猫分类器,或者其他的办法,反正就是要让分类器更好地区分狗和猫. 但是现在的问题是,假如错误分类的100个样本中,只有5个狗样本被

移动互联网的发展给人们的社交和娱乐方式带来了很大的改变,以vlog.短视频等为代表的新兴文化样态正受到越来越多人的青睐.同时,随着AI智能.美颜修图等功能在图像视频编辑App中的应用,促使视频编辑效率和视频效果得到了很大的提升,也让视频应用场景更加丰富. 当前剪辑产品功能多样.素材丰富,但是开发周期较长.门槛较高.为了让剪辑软件更加智能.简单易用,提升开发者的效率,HMS Core 6为开发者提供视频编辑服务(Video Editor Kit),提供视频导入.编辑.渲染.导出.媒资管理等一站式视

许多程序在脚本命令之间需要某种逻辑流控制,允许脚本根据变量值的条件或者其他命令的结果路过一些命令或者循环执行这些命令.这些命令通常被称为结构化命令.和其他高级程序设计语言一样,shell提供了用来控制程序执行流程的命令,包括条件分支和循环结构,用户可以用这些命令建立非常复杂的程序.与传统的语言不同的是,shell用于指定条件值的不是布尔表达式而是命令和字符串.   分支条件   Linux 提供 $? 特殊变量来保存最后一条命令执行结束的退出状态.如果想核对一条命令的退出状态,必须在这条命令运行

AutoML 即通过自动化的机器学习实现人工智能模型的快速构建,它可以简化机器学习流程,方便更多人利用人工智能技术.近日,软件行业巨头 Salesforce 开源了其 AutoML 库 TransmogrifAI.Salesforce Einstein 数据科学高级总监 Shubha Nabar 在 Medium 上撰文介绍了该 AutoML 库,包括工作流程和设计原则等. GitHub 链接:https://github.com/salesforce/TransmogrifAI Transmo

UCloud上市:利润暴跌84%.成本居高不下,结构化调整迫在眉睫 https://www.iyiou.com/p/116317.html     [ 亿欧导读 ] 日前,上交所科创板上市委召开第27次审议会议,优刻得科技股份有限公司(简称UCloud)获得首发通过,预计将在几个月内正式登陆科创板. 图片来自“Unsplash” 招股书显示,UCloud拟投入募集资金47.48亿元,用于网络环境下应用数据安全流动平台.多媒体云平台.内蒙古乌兰察布市集宁区优刻得数据中心.新一代人工智能服务平台等项

我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型.如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题. 市场上的AI服务非常多,但是在视觉领域,通用的AI服务主要是基于图像的架构来做的,视频时代已经到来,基于图像的AI架构是否还能被广泛应用?阿里云视频云团队专注于视频领域,所以在针对视频的AI处理方面也有独特的思考和实践.3月27日下午,第51期阿里云

摘要:通过对ModelArts.盘古大模型.ModelBox产品技术的解读,帮助开发者更好的了解AI开发生产线. 本文分享自华为云社区<[大厂内参]第16期:华为云AI开发生产线,破解AI全流程开发难题>,作者:华为云社区精选 . 近日,华为云对AI开发生产线进行服务升级,帮助各行各业的软件开发更简单快速地完成SaaS化,在云上创造更大价值. AI开发生产线,通过ModelArts和AI Gallery, 支持AI开发运维的DevOps全流程.通过预集成盘古大模型和丰富的AI资产,让开发者实现

本文来自于腾讯Bugly公众号(weixinBugly),未经作者同意,请勿转载,原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/M45DM5Ix7a2fmrsE8VPvxg 作者:bizaitan 导语:MVP开发模式可以帮助项目结构解耦,但其庞大的方法数增加,较为笨重设计对于手Q项目并不很适合.参考之前Web开发经验,提出以页面结构化的解耦方式组织代码.下面讲讲Lego在Android上一次小小尝试 一,MVP简介 MVC太过常见这里不啰嗦.实际应用MVC当中,Activit

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因

AI推理与Compiler AI芯片编译器能加深对AI的理解, AI芯片编译器不光涉及编译器知识,还涉及AI芯片架构和并行计算如OpenCL/Cuda等.如果从深度学习平台获得IR输入,还需要了解深度学习平台如Tensorflow.TVM等. 编译器领域的知识本身就非常艰深,和AI模型本身的关系也不是特别紧密,很难将AI建模作为发展方向,可以多关注GPGPU Architecture.即使AI芯片过气了,GPGPU还是会长盛不衰. OneFlow是有其独特的设计理念和技术路线的.目前市面上已有的

AI推理单元 推理服务供了一套面向 MLU(Machine Learning Unit,机器学习单元)设备的类似服务器的推理接口(C++11标准),以及模型加载与管理,推理任务调度等功能,极大地简化了面向MLU平台高性能深度学习应用的开发和部署工作. 概述 推理服务在软件栈中的位置,如下图所示: 推理服务共包含以下3个模块的用户接口: Model: 模型加载与管理 Processor: 可自定义的后端处理单元 InferServer: 执行推理任务 基本概念 本文描述推理服务中所涉及的具体概念.

稀疏性如何为AI推理增加难度 NVIDIA Ampere架构使数学运算加倍,以加速对各种神经网络的处理. 如果曾经玩过游戏Jenga,那么将有一些AI稀疏感. 玩家将木制积木交叉成一列.然后,每个玩家轮流小心地移开一个障碍物,而不会倾倒立柱. 它从一开始就很容易,但是变得越来越毛茸茸,直到失败的玩家拔出一个障碍物,导致塔楼坠毁. 多年来,研究人员一直在努力地利用数字打积木,以利用稀疏性来加速AI.他们尝试从神经网络中提取尽可能多的不需要的参数-而不破坏AI的超高精度. 目标是减少深度学习所需的矩