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登陆,AI芯片产业打响全线战争

按照任务划分,AI芯片可以分为训练芯片和推理芯片;按部署位置划分,可以分为芯片、缘侧和终芯片。 其中,训练芯片对算力、精度和通用性要求较高,一般部署在,多采用“CPU+加速芯片”这类异构计算模式;推理芯片更加注重综合性能,更考虑算力耗能、延时、成本等因素,在都可以部署。 从涌入的巨头玩家,搅动缘AI芯片新战场 随着5G、自动驾驶、IoT等新技术普及和配套设备的海量涌现,接下来将为缘侧AI芯片提供更大的发挥空间。 缘计算正在被视为AI的下一个重要战场,原有的在、终都有所积累的厂商,都希望通过缘AI芯片的布局,完善缘、终生态,打造一体化的计算格局。 正因为缘计算如此巨大的市场前景,国内外行业巨头纷纷开始缘侧AI芯片的布局。 对于杀入缘侧的AI芯片巨头而言,实现---网的多方协同,其中就必须要完成从缘的解决方案的布局。

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H265播放器编译EasyPlayer-RTSP-Win中C#报错

TSINGSEE青犀视频开发的项目大多都可以通过调用接口进行二次开发,EasyPlayer播放器项目也是如此。对于EasyPlayer-RTSP版本的调整,我们...

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    腾讯云+社区系列公开课上线啦!

    Vite学习指南,基于腾讯云Webify部署项目。

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    缘计算场景下一体化的挑战与实践

    本文整理自腾讯专家工程师王继罗在 2020年12月深圳 Qcon 大会上的分享内容——缘计算场景下一体化的挑战与实践 。 关于这个问题,腾讯早在几年前就已开始进行思考,并且着手打造了一体化的超融合平台,目的是希望能够让业务可以更容易落地到缘。 其实随着技术不断地发展,计算的范畴已经从中心不断地向缘扩展,演变成了中心--设备协同工作的架构模式。 为什么会发生这样变化呢? 缘计算架构 前面我们讲了计算在逐步演变成中心--设备协同工作的模式,那新模式下的架构如何呢? 为了降低业务落地门槛,促进行业顺利发展,一体化的就显得很有必要。 一体化体现在多个方面: 统一管理。

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    你爱或者不爱,他都在那里 - 三协同下的缘计算

    计算,仍然可以访问缘计算的历史数据。 承载网的带宽瓶颈、时延抖动等性能瓶颈难以突破,5G业务的终结点不可能完全都在。引入缘计算后将部分业务在网络缘终结,减轻对网络传输和的压力。 为了实现网络切片,网络功能虚拟化(NFV)是先决条件,虚拟化后,终接入的部分就是(Edge Cloud),而核心网部分则是核心(Core Cloud)。因此,缘计算的发展与5G密切相关。 例如针对金融业务特点,在智能客服、实时决策等人工智能场景,可以在人工智能+缘计算的基础上,构建三体协同和分布式架构;对于数据智能的实现,可以在配置超级大脑,在缘和终部署多个智能体,通过缘计算降低数据生产与决策之间的延迟 Edgent 应用可部署于运行 Java虚拟机的缘设备中,实时分析来自传感器和设备的数据, 减少了上传至后系统如数据中心的数据量,并降低了传输成本。 ?

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    图像智能分析平台EasyNVREasyCVREasyGBS转码与转协议的区别

    视频转码: 视频转码(Video Transcoding)是指将已经压缩编码的视频码流转换成另一个视频码流,以适应不同的网络带宽、不同的终处理能力和不同的用户需求。 流媒体转协议: 我们的EasyGBS、EasyCVR、EasyNVR最大的特点是支持多终的视频直播,因此,这些平台做的最大的工作是进行转协议来进行视频处理,将原有的视频转化为全终可支持的协议,转化FLV

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    如何利用架构技术实现线上魅力园林直播?

    EasyNVR下沉到终网络,置于用户内网现场,对接内网摄像机、NVR网络硬盘录像机等设备,与的EasyNVS管理平台对接,由EasyNVS进行统一能力输出。 同时EasyNVS管理平台的Web界面清晰呈现设备接入状况、运行时长、宽带使用、存储空间和流量统计等状态。运维者直观获悉平台及设备健康状态,通过管理平台远程定位故障,帮助运维人员提高网络排查效率。 7、多终播放:系统可对接至多种终进行播放,同时还可通过二次开发集成至微信、抖音等不同APP进行直播。

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    TSINGSEE青犀视频架构研发Go项目设计的Log模块说明

    TSINGSEE青犀视频架构平台众多,EasyNVR、EasyGBS、EasyCVR等平台都是优秀稳定的视频结构化智能分析平台。

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    TSINGSEE青犀视频架构研发Go项目设计的Log模块说明

    TSINGSEE青犀视频架构平台众多,EasyNVR、EasyGBS、EasyCVR等平台都是优秀稳定的视频结构化智能分析平台。

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    TSINGSEE青犀视频“”+AI智能安防系统融合成主流发展趋势

    流媒体行业皆知,融合是AI安防市场发展的主流方向。 TSINGSEE青犀视频也提出了“”融合AI智能分析的安防视频架构,所谓的融合即是通过缘计算将人脸识别、物体识别等视频结构化、智能化应用的算力分摊至前,从而解决由于数据量暴涨给传输和处理带来的压力 相对来讲,的算力强,前的算力弱,而安防领域大部分业务应用场景对侧的响应速度都有很高要求,显然全部数据传输至处理,将造成较长的时延性,因此,安防企业在设计AI产品架构系统方案时,一般都会采用集中的前部署缘计算 ,但纯粹的前无法完全解决数据计算问题,而此时,需要借助域的算力共同承担算力,这意味着,必须先集成,形成整体的缘智能计算,然后再和计算相结合,构建一体化的架构。 集成是AI安防产品发展的必然趋势,而后化以及与融合的一体化系统架构,则无疑是未来AI安防市场发展的必然走向,也将是AI安防工程化的主旋律。

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    【解决方案】视频“--”协同在智慧园区项目中的场景应用

    三体协同成为最佳解决方案——拥有高效、实时、安全特性的缘计算将成为基础设施。 我们知道,缘数据处理主要考虑时延问题和电力资源,而传回处理,要消耗算力与传输成本。 5G提供了高可靠低延时的通信能力,如果5G加上缘计算的时延与能耗都优于计算的成本,一般我们会推荐优先使用缘计算的方式。 青犀视频“--”架构: ? 视频“--”项目方案 最近在进行项目对接过程中,就遇到了以上视频“--”需求的现场,某省主导智慧工地项目,首期摄像头接入量为1500路,工地数量较多,每个现场摄像头数量最多10路,工地现场摄像头品牌不一 通过上图可以看到,设备可以统一RTSP协议,通过缘侧的EasyNTS上网关,实现视频设备的接入,承上启下连接视频平台与工地现场设备。 EasyCVR安防视频服务主要负责集中管理缘侧所有的EasyNTS上网关。并进行基本的设备管理、直播管理、设备控制、录像管理、用户管理等,对外提供视频能力,进行互联网直播、录像回看。

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    PP-YOLOE、PP-PicoDet 一网打尽!

    在当前多场景协同的产业大趋势下,运行速度、模型计算量、模型格式转化、硬件适配、统一部署方案等实际问题都需要考虑。 当前已经完备支持NVIDIA V100、T4这样的GPU架构以及如Jetson系列等GPU和FPGA开发板。 技术报告: https://arxiv.org/abs/2203.16250 PP-PicoDet:0.7M超超超轻量SOTA目标检测模型 超乎想象的超小体积及超预期的性能,使PP-PicoDet成为缘 10%-20% ✔更高效优化支持:考虑到侧对计算量的优化追求是极致的,PP-PicoDet在模型量化训练和稀疏化压缩方案支持方面做了更深度的打磨, 仅需两步,即可实现在移动部署加速30%以上的效果。 部署方面得益于飞桨原生推理库Paddle Inference及飞桨侧推理框架Paddle Lite的能力,通过支持TensorRT和OpenVino,开发者可以快速完成在服务GPU或ARM

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    TSINGSEE青犀视频架构编译Intel Media SDK编译报错error SSE4.1,如何处理?

    为了拓宽TSINGSEE青犀视频架构的兼容性,我们的研发团队会不断编译不同的版本,适应不同的平台以及语言。

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    多场景下的AI疫情防控“天网”:解读联动下的全栈AI技术

    无感人体测温系统的应用场景与实战 无感人体测温系统通过人体识别测温门禁一体机、便携式人体测温系统等不同前设备部署,可保障地铁、机场、火车站、汽车站、医院、学校、社区、企事业单位等公共场所高效通行的同时 系统同时支持16个目标检测,测温感应距离远达3米,基于强大的并发处理能力,单台终可支持4路测温相机接入,在高密度人员流动场景中,仅需少量一线工作人员,即可实现大面积人员防疫检测,降低被感染风险。 一旦发现发热人员将禁止通行,并向用户客户推送提示信息,进行人工干预。由于采用模块化设计,用户可灵活选配测温、指纹、IC卡读卡器模块,即插即用,充分利旧,无需复购门禁。 技术关键词:AI、计算机视觉、行人重识别、AIoT、全栈AI技术、计算中心、联动、多场景、解决方案全景图、智能前硬件、缘节点、指挥调度、分析研判、智能预警

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    视频图像智能分析平台EasyGBSEasyCVR集群的容灾处理方式:ip漂移

    之前我们在对接用户的时候,发现很多用户有超出现有流媒体平台功能的需求,比如有的客户在使用我们EasyGBS、EasyCVR的时候有关于容灾热备的需求,我们这推荐的方法是通过ip漂移的方式来实现。 当前备份软件比较流行,其中用到的关键技术就是IP地址漂移,实际上IP地址漂移技术是利用共享的“虚拟”IP地址,当本地进行节点切换与路由切换,使另一的发送和收方没有感觉到本地接的节点地址有变化,保证了通信的连续性

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    TSINGSEE青犀视频架构都是如何选择和使用软解码和硬解码的?

    image.png 在TSINGSEE青犀视频架构产品的终播放中,采用的都是软解码技术,硬解码技术采用的较少,比如我们后续对VR的开发中就可能会涉及硬解码。 正因如此,TSINGSEE青犀视频的播放才统一采用了软解码,来解决兼容性的问题。

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    架构安防智能分析平台在Linux下加密狗授权无效的问题排查

    TSINGSEE青犀视频视频安防平台支持多种授权方式,其中包括加密机,加密狗和激活码,其中加密狗外形类似于小U盘,加密狗授权的优势是支持更换服务器。

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    架构安防智能分析平台在Linux下加密狗授权无效的问题排查

    TSINGSEE青犀视频视频安防平台支持多种授权方式,其中包括加密机,加密狗和激活码,其中加密狗外形类似于小U盘,加密狗授权的优势是支持更换服务器。

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    WebRTC已成安防领域主流技术,全系列流媒体平台实现成功接入

    然而在WebRTC的应用中,多是从p2p开始来进行操作,客户通过自身硬件来进行解码,Chrome的支持可以先从服务器、(性能强的nvr,海思3531、3536)先支持,IPC也有适合自身的采集方案 ,根据客户的类型来进行终的识别,从而进行对于方案的选择来实现。 后续TSINGSEE青犀视频全系列流媒体平台将全面支持WebRTC的视频输出,包含EasyDSS、EasyNVR、EasyCVR等主流安防平台。

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