对于视频分析从业人员来说，是很有必要了解一下NVIDIA Deepstream开发工具的。
2月27日，英伟达图像处理系列公开课第一期线上开播，跟数百位开发者同学共同探讨了如何利用 NVIDIA 迁移式学习工具包和Deepstream实现实时目标检测。
我们讨论如何使用deep stream SDK和transfer learning toolkit来做大规模部署的视频流分析。
DeepStream SDK是一个通用的流分析SDK，它使系统软件工程师和开发人员能够使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能智能视频分析应用程序。
大家好，我们来自kineticvision，kineticvision是英伟达的服务交付合作伙伴，我们使用数字孪生技术来解决产品开发和制造挑战，我们将分享一种在边缘部署高精度计算机视觉 AI 应用程序的创新方法。
DeepStream是领先的基于GStreamer的软件开发工具包（SDK），使开发人员能够创建尖端的视觉AI应用。凭借其先进的功能和增强的能力，DeepStream处于图像处理，物体检测和AI驱动解决方案的前沿。
本次笔记整理自NVIDIA 8月20日在线研讨会，原讲座标题：DEEPSTREAM SDK – ACCELERATING REAL-TIME AI BASED VIDEO AND IMAGE ANALYTICS
本教程来自NVIDIA 官网blog, 原文链接： https://developer.nvidia.com/blog/creating-a-real-time-license-plate-dete
做AI视频分析的开发者们很熟悉NVIDIA DeepStream，这是一个强大的软件开发工具包（SDK），能帮助我们利用NVIDIA GPU的加速能力，来构建完整的视觉人工智能（AI）处理流程。这个工具包里有40多个现成的插件，可以帮助我们快速部署优化后的处理流程，这些流程具备先进的AI推理功能、对象跟踪功能，并且可以与REDIS、Kafka和MQTT等流行的物联网消息传递系统进行无缝连接。
NVIDIA所提供的开发资源，大多属于库（library）或API级别，包括CUDA、CUDNN、CuFFT、CuBLAS、TensorRT等，需要具备足够的C++/Python编程语言基础的开发人员，才有能力发去挥GPU/CUDA的并行计算优势，这个特性某种程度限制了并行计算相关应用的普及。
你已经非常清楚什么是Deepstream，它为什么存在以及3.0中的一些新功能和增强功能。我们现在要退后一步，深入了解是什么驱动Deepstream.
让我们深入看下用DeepStream构建应用程序都需要什么，并且仔细了解一下我们已经做好的几个例子应用。 DeepStream依赖于配置文件，才能让你的应用程序有效运行。配置文件描述了你的应用程序如何处理，和如何同周边的环境进行交互。PPT上的就是当你下载DeepStream SDK后，所能参考的标准/参考配置文件。
如今，人们无论是在日常生活还是互联网社交娱乐，美颜SDK、美颜相机似乎已经成了大家的必备。特别是职业主播，只要露脸直播基本都会用到美颜SDK，美颜SDK为主播们提高的颜值是非常直观的，现今甚至成了直播、短视频行业的刚需，如果没有它的存在，平台将会受到巨大影响。那么，美摄美颜SDK的工作原理您知道吗？它是如何实现美颜的呢？下文小编将为大家介绍一下。
深度学习是机器学习的一个分支,其特点是使用几个,有时上百个功能层。深度学习已经从能够进行线性分类的感知器发展到添加多层来近似更复杂的函数。加上卷积层使得小图像的处理性能有了提升，可以识别一些手写数字。现在，随着大型图像数据集的可用性和高性能并行计算卷积网络正在大规模图像上得到应用，从而实现了以前不实用的广泛应用。
3月12日，英伟达图像处理系列公开课第二期线上开播，跟数百位开发者同学共同探讨了如何利用TensorRT部署迁移式学习工具包构建的引擎。
我是英伟达深度学习解决方案架构师吴金钟，今天给大家介绍的是英伟达在直播场景中的解决方案。
「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。
今天栏主向大家介绍了如何在NVIDIA Jetson Xavier上安装Deepstream 3.0.
在军事、安防、监控领域，从输入视频中检测物体的任务扮演者关键的角色。姿态变化、衣着、背景杂斑、光照、容貌等因素会使这个任务变得更具挑战性。
我最近兼职赚了点小钱，就想买个玩具。我年前有点想买佳能，为了ML的相机固件，我把目光聚焦到5D2，虽然1k8可以买到一个相机，但是是单机身而已，而且说实话是这个机器实在是太老了。。。最气的是，我买相机用来干什么？肯定没人找我拍照的，我就是未来折腾而已。后面就把目光聚集到Sony的阿尔法1代，后面还是很尴尬，因为，我这个钱就是可以买机身，还是很麻烦，而且我是一直想使用Sony的SDK。所以这个选项也就打消了，直到看到RX0M2的时候，眼前一亮，小小机身，塞进这么多的功能。重点是USB摄像头，SDK控制的功能，我真的爱了，一直就想买个测试机。看了一些缺点也很明显，不过作为一名工程师，岂是可以难的住我的。
本次讲座整理自NVIDIA GTC2022讲座[SE2245]： 今天讲座的目录: 自主机器和机器人技术的世界正在经历一场革命。这些自主机器和机器人不再孤立地工作，它们正在进入人类世界，随着这种转变，自主机器需要更智能、更快、更安全。这些机器需要在现实世界中在我们之间导航，检测人们避开障碍物，规划其移动路径，执行其他视频分析任务，并以人们理解的语言与人们交流。下一代AIOT和机器人变革将需要下一代软件堆栈。 Jetson 软件旨在为下一代 AI 提供动力，该软件堆栈不仅提供预训练模型、训练和性能优化工
易于使用和部署使NVIDIA Jetson平台成为开发人员，研究人员以及制造和部署机器人（例如JetBot，MuSHR和MITRaceCar）的制造商的必然选择。
之前我们整理了NVIDIA深度学习中心（DLI）的免费课程：快来解锁NVIDIA深度学习培训中心（DLI）“薅羊毛”课程 今天NVIDIA DLI又增加了一门新的课程，不仅免费，还是中文课程，更重要的是，还有证书可以拿哟！ 本课程中的材料和说明涵盖入门知识，可助您轻松上手，并利用您自有 NVIDIA® Jetson Nano 上的 DeepStream 运行相关应用。其中还附有其他资源的链接，以便您能深入探索让您感兴趣的相关话题。在本课程中，您将参照示例应用修改自己的应用，提供自定义输出结果，以此探索
NVIDIA Transfer Learning Toolkit特别允许开发人员使用深度学习技术来研究智能视频分析(IVA)系统的更快实现，并以最快和最有效的方式将其应用程序从原型带到生产环境。
李根 发自 安徽合肥 量子位 报道 | 公众号 QbitAI AI和高性能计算正在加速交织融合。 最近的例证来自2017中国高性能计算(HPC)年会，在会上，AI成为了最核心话题。 英伟达对此肯定
我们今天用这两个设备做一个拍摄监控方案（非视频录制），然后将拍摄好的图片合成视频进行观看。
智能交通系统（ITS）应用在现代城市环境中变得越来越有价值和普遍。使用ITS应用程序的好处包括：
Lady在NVIDIA Jetson开发大赛的所有参赛作品中看到一个有意思的项目——一个团队制作了一个APP软件，这个软件可以很方便地让你在NVIDIA Jetson TX2上进行DeepStream的开发！ 之前我们曾经介绍过NVIDIA 推出的这款强大的SDK：DeepStram（提供智慧城市方案的宝宝们看过来，NVIDIA居然还有这样的平台）。它可以帮助开发人员快速构建高效、高性能的视频分析应用程序。所以对于开发智能视频分析应用场景方面，DeepStream几乎是必须要用到的。那么让我们看看这个团队到
NVIDIA DeepStream SDK非常适合正在创建和部署基于AI的大规模视频分析应用程序的开发者们。 DeepStream SDK提供完整的框架和所有基本的构建块。它可以让开发者专注于自己的核
基于人工智能的视频理解可以开启洞察力，无论是识别你家后院的猫还是优化客户的购物体验。NVIDIA Jetson Nano开发工具包是一个易于使用、功能强大的计算机，它可以让你并行运行多个神经网络。这使得它成为一个使用NVIDIA DeepStream SDK的智能视频分析(IVA)应用程序的伟大平台。在本课程中，您将使用Jetson Nano上的JupyterLab笔记本来构建项目，通过深度学习视频分析从视讯流中提取有意义的见解。
随着互联网用户消费内容和交互方式的升级，支撑这些内容和交互方式的基础设施也正在悄悄发生变革。手机设备拍摄视频能力和网络的升级催生了大家对视频直播领域的关注，吸引了很多互联网创业者或者成熟企业进入该领域。
12月22日，量子位联合NVIDIA英伟达举行了线下交流会，跟现场近百位开发者同学共同探讨了如何用TensorRT加速深度学习推理计算，详细讲解了GPU的推理引擎TensorRT，以及如何配合Deepstream实现完整加速推理的解决方案。
十几个人的团队如何在短时间里开发一个AI“放牛娃”(上） (继续上文） 在 oneCUP，我们不只是尝试训练检测器来查看边界框，我们玩得很开心的另一项技术是Masking，这里我们展示了一种Masing算法，可以生成动物的像素完美分析，我们可以查看仅构成动物并排除所有其他动物的像素，以及有一个模型可以做到这一点，称为 mask CNN，公平地说，它是非常有效的模型，但缺点是它的计算成本很高，它确实有它的用例和我们确实在 oneCUP 上使用它，但我们的检测器的主要驱动力实际上是调整动物的边界框，但我建议
随着智慧城市、自动驾驶的快速落地，车辆的检测和识别应用场景非常广泛，如车牌识别、车流统计、车辆属性识别等。
业务场景和架构：TRTC安卓端与小程序端实现视频互通，房间旁路到直播，采用直播云端截图。
人工智能 (AI) 越来越多地用于所有主要行业的各种用途，包括但不限于医疗保健、零售、金融、房地产和运输。在交通领域，特斯拉、通用汽车、福特、Alphabet、苹果和英伟达等公司已经开始投资开发自动驾驶汽车技术。此外，一些自动驾驶卡车初创公司和美国铁路协会已经制定了自动驾驶汽车的指导方针。
硬件搭建其实挺简单的，把风扇固定好，把键盘、鼠标、USB卡都插在USB接口上，把显示器的HDMI线接在HDMI接口上，把摄像头的线接在摄像头插口上，接好网线就可以了，最后接上电源开机启动，画面如下，这是英伟达Jetson Nano芯片默认的乌班图操作系统。
计算机是如何“看懂”海量视频的呢？视频本质上是一系列连续的图像帧，按照一定的帧率播放，从而形成连续的动态效果。因此，计算机分析视频的基本原理就是：解码（视频转图片）-> 分析/推理（AI 算法）-> 编码（结果呈现）
近日，诺基亚正式推出OZO播放器SDK，该软件支持2D以及3D的360°以及180°视频制作成适应Gear VR、Steam、Oculus、谷歌Daydream以及Cardboard等主流VR平台的格
NVIDIA 迁移学习工具包对于深度学习应用开发人员和数据科学家来说是理想的工具，这些开发人员和数据科学家正在为智能视频分析（IVA）和医学成像等行业垂直领域找寻更快、更高效的深度学习训练工作流程。
Market-1501是行人重识别领域最为常用的benchmark，数据集在清华大学校园中采集，夏天拍摄，在 2015 年构建并公开。它包括由6个摄像头（其中5个高清摄像头和1个低清摄像头）拍摄到的 1501 个行人、32668 个检测到的行人矩形框。每个行人至少由2个摄像头捕获到，并且在一个摄像头中可能具有多张图像。训练集有 751 人，包含 12,936 张图像，平均每个人有 17.2 张训练数据；测试集有 750 人，包含 19,732 张图像，平均每个人有 26.3 张测试数据。3368 张查询图像的行人检测矩形框是人工绘制的，而 gallery 中的行人检测矩形框则是使用DPM检测器检测得到的。该数据集提供的固定数量的训练集和测试集均可以在single-shot或multi-shot测试设置下使用。
如今，“图像分类”、“目标检测”、“语义分割”、“实例分割”和“目标追踪”等5大领域是计算机视觉的热门应用。其中“图像分类”与“目标检测”是最基础的应用，在此基础上，派生出了“语义分割”、“实例分割”和“目标跟踪”等相对高级的应用。
本周二晚，针对参加NVIDIA Jetson开发大赛的开发者们，NVIDIA做了一个内部培训，我们把培训讲座整理了一下，Highlight几个关键点（尤其是几个规格对比图，大家一定要保存）：
先说下关于我们的标定的事情，可能有的代码的注释是英文的： 📷 对照在此 1、打印一张棋盘格，把它贴在一个平面上，作为标定物。 2、通过调整标定物或摄像机的方向，为标定物拍摄一些不同方向的照片。 3、从照片中提取棋盘格角点。 4、估算理想无畸变的情况下，五个内参和六个外参。 5、应用最小二乘法估算实际存在径向畸变下的畸变系数。 6、极大似然法，优化估计，提升估计精度。 计算参数的步骤。 https://www.smarttof.com/zh-hans/join 找到一个国内做深度相机的公司，感觉都快倒闭了都
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