首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

使用 HEVC 标注区域 SEI 消息的端到端分布式视频分析系统

随着人工智能技术的发展,目标检测和跟踪任务在端到端视频架构中逐渐普及。下图是端到端智能视频处理架构的一个示例:系统边缘的智能相机中部署了入侵者检测、人脸/目标检测等算法,并将提取到的信息随压缩的视频流一起传输到视频网关 (video gateway),然后在网关执行更复杂的视频分析任务,如人脸识别、车辆检测等,并将得到的分析数据与转码的视频流一起传输到边缘云服务器 (edge cloud)。边缘云对得到的视频语义信息进行进一步分析处理,最终的分析结果会被送到云端的视频应用服务器。云端对收到的码流数据进行两方面处理:1) 将视频转码为低分辨率版本,并保存副本;2) 分析视频,并与收到的视频语义信息进行对应关联。

02
  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    联邦学习在视觉领域的应用,揭秘2020年AAAI人工智能创新应用奖获奖案例!

    联邦学习是如何应用在视觉领域的? 本文会通过一个获得了2020年AAAI人工智能创新应用奖(也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项)的案例来向大家介绍! 本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用,对分散在各地的摄像头数据,通过联邦学习,构建一个联邦分布式的训练网络,使摄像头数据不需要上传,就可以协同训练目标检测模型,这样一方面确保用户的隐私数据不会泄露,另一方面充分利用各参与方的训练数据,提升机器视觉模型的识别效果。 以下内容节选自《联邦学习实战(全彩)》一书! ---- --正文-- 在

    01
    领券