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…

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/…

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…

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…

「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…

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,…

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…

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…

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…

在目前移动互联网时代,每个 APP 就是流量入口,与过去 PC Web 浏览器时代不同的是,APP 的体验与迭代速度影响着用户的粘性,这同时也对从事移动开发人员提出更高要求,进而移动端框架也层出不穷. 上图显示的是传统的服务端架构和客户端 App 架构对比.传统的服务端架构中最底下是一个 OS,一般是 Linux,最上面服务端的业务,而中间有非常多的层次可以在架构上,按照我们的意愿搭建中间的各个层次的衔接环节,使得架构具有足够的灵活性和扩展性.但是到了 App 就会面对一个完全不同的现状,App…

你真的了解字典(Dictionary)吗?   从一道亲身经历的面试题说起 半年前,我参加我现在所在公司的面试,面试官给了一道题,说有一个Y形的链表,知道起始节点,找出交叉节点.为了便于描述,我把上面的那条线路称为线路1,下面的称为线路2. 思路1 先判断线路1的第一个节点的下级节点是否是线路2的第一个节点,如果不是,再判断是不是线路2的第二个,如果也不是,判断是不是第三个节点,一直到最后一个.如果第一轮没找到,再按以上思路处理线路一的第二个节点,第三个,第四个... 找到为止.时间复杂度n2,…

********************************************************************* 重要:重新审视的相关知识 /* 妙味官网:www.miaov.com 技术交流:bbs.miaov.com 1.ps查看圆角度数,border-radius:; 选择->修改-> 平滑6px 2.渐变 -ms-filter:"progid:DXImageTransform.Microsoft.gradient (GradientType=0, s…

阿里P7移动互联网架构师进阶视频(每日更新中)免费学习请点击:https://space.bilibili.com/474380680 本篇文章将从以下两个方面来介绍组件化框架设计: [AOP(面向切面编程).Filter(过虑器).Interceptor(拦截器)] [Android IOC注入框架] 一.AOP(面向切面编程).Filter(过虑器).Interceptor(拦截器) 1.1 AOP(面向切面编程) 面向切面编程(AOP是Aspect Oriented Program的首字母…

阿里P7移动互联网架构师进阶视频(每日更新中)免费学习请点击:https://space.bilibili.com/474380680 本篇文章将继续从以下两个内容来介绍组件化框架设计: apt编译时期自动生成代码 Android动态加载技术基础之类加载(ClassLoader) 一.apt编译时期自动生成代码 第一步新建一个android项目.第二步新建立一个java的Module.注意是javalib.这个lib用来专门写注解就好. 这个lib里面就先放一个注解,叫TestAnno. imp…

本博客是针对李宏毅教授在youtube上上传的Machine Learning课程视频的学习笔记.课程链接 目录 引入 线性模型 结构化SVM 给序列贴标签 引入 我们之前学习到的学习模型的输入与输出一直以来都是向量(vector),但是在实际问题中,我们的输入输出可能是别的结构. 比如,我们可能会需要输入输出是序列(sequence).列表(List)或者树(Tree)等等. 例子: 结构学习的统一框架 训练 1.找到一个函数F 2.F(x,y):评估对象x和y有多么匹配 推断(测试) 给定一…

Android Small插件化框架源码分析 目录 概述 Small如何使用 插件加载流程 待改进的地方 一.概述 Small是一个写得非常简洁的插件化框架,工程源码位置:https://github.com/wequick/Small 插件化的方案,说到底要解决的核心问题只有三个: 1.1 插件类的加载 这个问题的解决和其它插件化框架的解决方法差不多.Android的类是由DexClassLoader加载的,通过反射可以将插件包动态加载进去.Small的gradle插件生成的是.so包,在初始…

25.1 UnhandledExceptionFilter函数详解 25.1.1 BaseProcessStart伪代码(Kernel32内部) void BaseProcessStart(PVOID lpfnEntryPoint) //参数为线程函数的入口地址 { DWORD retValue; DWORD currentESP; DWORD exceptionCode; currentESP = ESP; //lpfnEntryPoint被try/except封装着,这是系统安装的默认的异常…

seo之google rich-snippets丰富网页摘要结构化数据(微数据)实例代码 网页摘要是搜索引擎搜索结果下的几行字,用户能通过网页摘要迅速了解到网页的大概内容,传统的摘要是纯文字摘要,而结构化数据则提供了更多丰富选项,如内容评分. 什么是结构化数据(微数据)?谷歌的微数据是根据你的html代码来标注的,如果你代码写得规范,会有很多意想不到的收获.丰富网页摘要(微数据.微格式.RDFa 和数据标注工具)摘要是指每条搜索结果下方显示的几行文字,旨在让用户大体了解网页上的内容,以及与用户的…

本篇将记录.Net Core里颇有特色的结构化配置的使用方法. 相比较之前通过Web.Config或者App.Config配置文件里使用xml节点定义配置内容的方式,.Net Core在配置系统上发生了很大的变化,具有了配置源多样化.更加轻量.扩展性更好的特点. 第一部分.基于键值对的配置 如果要使用结构化配置,需要先引用 "Microsoft.Extensions.Configuration": "1.0.0" nuget包.下面通过一个.Net Core控制台程…

今天手淘技术团队宣布正式开源它们的容器框架Atlas,项目地址: https://github.com/alibaba/atlas 同时他们还推出了项目官网,上线了技术文档: http://atlas.taobao.org/ 下面让Atlas团队来介绍下该项目的历史.原理和未来. Atlas是什么 Atlas是古希腊神话中的天神,是波士顿动力公司的机器人,借助搜索引擎,得以发现这个名词背后许许多多的含义.在手机淘宝,Atlas是一个扎根于Android客户端的一个组件化容器框架,相比神话中用手和…

LESS.SASS等预处理器给CSS开发带来了语法的灵活和便利,其本身却没有给我们带来结构化设计思维.很少有人讨论CSS的架构设计,而很多框架本身,如Bootstrap确实有架构设计思维作为根基. 要理解这些框架,高效使用这些框架,甚至最后实现自己的框架,必须要了解结构化CSS设计思想. 我不是前端专家,但是我想,是否一定要等成为了专家才能布道?那是不是太晚了. 所以我是作为一个CSS的学习者,给其他CSS学习者分享一下结构化CSS设计的学习心得. 我更多的是一个后端开发者,后端开发的成熟思想必…

本文介绍我开发的一个JavaScript编写的插件化框架——MinimaJS,完全开源,源码下载地址:https://github.com/lorry2018/minimajs.该框架参考OSGi规范,将该规范定义的三大插件化功能在Node上实现了.MinimaJS三个功能:动态插件化,服务和扩展.该框架基于VSCode开发.使用ES6编码,基于Node 8开发,代码量几千行,非常的简单.优雅.轻量.框架的代码结构划分清晰,命名优雅. 我们先简单看一下,如何来使用这个框架. import { M…

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…

问题 在已经开发过几个项目的童鞋,如果这时需要重新开发一个新项目,是否需要自己重新搭建框架呢,还是从老项目中拷贝粘贴? 我们是否可以封装一个底层的lib库,这个底层的公共基础库 包括了一些第三方库(如: okhttp, retrofit2, glide 等)的初始化及简单的封装和一些公共的base类.这样我们重新开发一个新项目只要依赖这个库就马上可以进行业务逻辑的开发了. 什么是组件化 组件化简单概括就是把一个功能完整的 App 或模块拆分成多个子模块, 每个子模块可以独立编译和运行, 也可以任…

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文由达文西发表于云+社区专栏 最近在工作中接触到了Android插件内的开发,发现自己这种技术还缺乏最基本的了解,以至于在一些基本问题上浪费不少时间,如插件Context和主工程Context的区别,权限必须在主工程申明等,因此花了点时间了解了一下插件的历史,并写了两个Demo作为总结.本文旨在通过两个实例直观的说明插件的实现原理以加深对插件内开发的理解,因此不会深入探讨背景和原理,代码也尽量专注于核心逻辑. 原理与背景 Androi…

Spark SQL是Spark框架的重要组成部分, 主要用于结构化数据处理和对Spark数据执行类SQL的查询. DataFrame是一个分布式的,按照命名列的形式组织的数据集合. 一张SQL数据表可以映射为一个DataFrame对象,DataFrame是Spark SQL中的主要数据结构. SqlContext实例是DataFrame和Spark SQL的操作入口, pyspark交互环境中已初始化了一个sqlContext实例, 在提交任务脚本时需要使用一个SparkContext来初始化:…

[论文标题]Predict and Constrain: Modeling Cardinality in Deep Structured Prediction   (35th-ICML,PMLR) [论文作者]Nataly Brukhim,Amir Globerson [论文链接]Paper (13-pages // Single column) [摘要] 许多机器学习问题需要多维标签的预测.这种结构化预测模型可以从标签之间的依赖关系建模中获益.最近,已有研究提出了几种结构预测的深度学习方法.在…

前言 我们公司在日志管理方面一直没有统一,主要痛点有: 每个开发人员都是各用各的,存储日志的形式也是五花八门,如:本地文件,数据库,Redis,MongoDB 由于公司访问服务器要通过堡垒机,所以本机无法直连测试或生产环境.如果测试日志是写入本地文件,就需要开发人员只能登录服务器上查看日志,查看非常不方便. 综合以上所述有三种选择: 自己写一个日志系统 找一个现成的 不记录日志了 综合考虑,第三点肯定是不靠谱的,第一点成本太高,公司本来就比较忙,那就只能去找一个现成的了… Seq简介 Seq是运…

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…

本文讲解Spark的结构化数据处理,主要包括:Spark SQL.DataFrame.Dataset以及Spark SQL服务等相关内容.本文主要讲解Spark 1.6.x的结构化数据处理相关东东,但因Spark发展迅速(本文的写作时值Spark 1.6.2发布之际,并且Spark 2.0的预览版本也已发布许久),因此请随时关注Spark SQL官方文档以了解最新信息. 文中使用Scala对Spark SQL进行讲解,并且代码大多都能在spark-shell中运行,关于这点请知晓. 概述 相比于…