利用深度學習模型如何構建實時視頻AI應用程序

視頻分析依靠計算機處理和視頻內容的自動分析來檢測和確定時間和空間事件。隨著視頻迅速成為傳遞信息的主要媒體形式，該領域預計在未來十年將經歷兩位數(shù)的增長。

隨著生成的視頻數(shù)據(jù)量以前所未有的速度增長，分析這些信息的能力和愿望也在增長。智能視頻分析（ IVA ）利用計算機視覺從非結構化視頻數(shù)據(jù)中提取有價值的信息，處于這一新興領域的前沿。

計算機視覺革命

利用深度學習模型幫助機器理解視覺數(shù)據(jù)的計算機視覺，由于 HPC 和神經網絡，在過去幾年中得到了極大的改進。它通過一系列任務（如圖像分類、目標檢測和分割）將像素轉換為可用數(shù)據(jù)。

它的一些用例包括行為分析、增強的安全措施、操作管理、光學檢查和內容過濾。它還幫助了自動駕駛汽車、智能零售、智能城市和智能醫(yī)療等新興行業(yè)。認識到 IVA 的潛力，組織迫切希望開發(fā)利用這項技術的應用程序。

開發(fā)視頻人工智能應用

NVIDIA ，通過 DeepStream SDK 還有 TAO 工具包 ，使創(chuàng)建高性能視頻人工智能解決方案變得簡單直觀。 DeepStream SDK 是用于構建視頻處理管道的流媒體分析工具包。它提供了從各種輸入格式、基于人工智能的推理類型和輸出中進行選擇的靈活性。用戶還可以決定如何處理結果，例如冷藏、用于展示的復合材料，或進一步的下游分析。

另一方面， TAO 工具包使用轉移學習有效地訓練視覺模型。該軟件的設計重點是加速和優(yōu)化視頻人工智能應用程序，這些應用程序被認為是計算密集型的。它可以部署在低功耗物聯(lián)網設備上進行實時分析。

一個新的課程開始吧

為了幫助您入門， NVIDIA 深度學習培訓中心 提供了一個名為 構建實時視頻 AI 應用程序 的自定進度課程，涵蓋了開發(fā) IVA 應用程序的整個過程。

本課程提供基礎理解、重要概念、術語以及實驗部分的簡單進展。技術組件的實踐演練為構建完整的視頻 AI 應用程序提供了機會。

在開發(fā)周期的每一步中，它都有詳盡的解釋，以幫助您自信地為自己的項目做出實施決策。本課程還強調了優(yōu)化視頻 AI 應用程序和滿足部署要求的重要性能注意事項。

完成后，您可以獲得資格證書并開始開發(fā)定制應用程序。智能視頻分析是人工智能的一個令人興奮的領域，有著巨大的機會。

關于作者

Kevin Lee 是 NVIDIA 的一名高級內容開發(fā)人員，他在 NVIDIA 幫助跨行業(yè)使用深度學習和 GPU 加速計算技術。此前，他曾擔任摩根斯坦利的首席定量分析員和加利福尼亞大學的講師伯克利。他在普渡大學獲得工程和金融雙學位。

審核編輯：郭婷