VideoPipe:洞察每一帧精彩,VideoPipe赋能未来视界,让视频分析更智慧、更高效- 精选真开源,释放新价值。
概览
VideoPipe是一个跨平台的视频结构化和分析框架,用于视频分析和结构化。它采用 C++ 编写、依赖少、易上手。它就像一个管道每个节点相互独立,可自行搭配构建出不同类型的视频分析管道,适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、安防领域的行为分析(如交通事件检测)等场景。
VideoPipe 类似于英伟达的 DeepStream 和华为的 mxVision 框架,但它更易于使用、更具备可移植性。
VideoPipe 采用面向插件的编码风格,可以根据不同的需求按需搭配,我们可以使用独立的插件(即框架中的 Node 类型),来构建不同类型的视频分析应用。你只需准备好模型并了解如何解析其输出即可,推理可以基于不同的后端实现,如 OpenCV::DNN(默认)、TensorRT、PaddleInference、ONNXRuntime 等,任何你喜欢的都可以。
主要功能
- 流读取与流推送
⽀持主流的视频流协议,如 udp、rtsp、rtmp、file、application。同时支持图片读取与图片推送。
- 视频解码
借助于OpenCV与GStreamer的强大技术支持,系统实现了高效的视频与图片解码功能,其中包含硬件加速选项,确保流畅且低延迟的解码体验,特别适用于资源敏感型应用环境。
- 算法推理
集成先进的深度学习模型,有效支持目标检测、图像分类、特征抽取及图像生成等多种复杂任务,同时兼容传统图像处理算法,为图像分析与理解提供了全面的解决方案。
- 目标跟踪
内置IOU(Intersection over Union)与SORT(Simple Online and Realtime Tracking)等成熟跟踪算法,确保了高精度与实时性的目标追踪性能,适用于监控、运动分析等领域。
- 行为分析(BA)
利用目标跟踪技术,系统能实现对特定行为的智能分析,例如交通违规监测(越线、非法停车等),为智能安防及交通管理提供有力工具。
- 业务逻辑
框架设计高度灵活,允许用户根据具体需求集成定制化的业务逻辑,确保系统不仅能处理通用任务,也能满足特定行业或场景的特殊要求。
- 数据代理
系统可将处理后的结构化数据(如json、xml或自定义格式)通过kafka、Socket等协议高效推送至云端服务器、本地文件系统或第三方数据平台,实现数据的即时共享与备份。
- 录制
支持按预设时间段录制视频流,以及在关键时刻抓取视频帧作为截图保存,所有记录文件均可灵活配置存储路径,便于后续查看与分析。
- 屏幕显⽰(OSD)
具备在视频帧上叠加展示结构化数据及业务处理结果的能力,即屏幕显示功能,有助于直观呈现分析结论,提升用户交互体验。
- 视频编码
不仅解码,系统还支持使用OpenCV与GStreamer对视频及图片进行编码操作,同样享受硬件加速带来的性能优势,适用于内容制作与分发环节。
信息
截至发稿概况如下:
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软件协议:Apache 2.0
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编程语言:
语言 | 占比 |
---|---|
C++ | 99.5% |
CMake | 0.5% |
- 收藏数量:873K
VideoPipe凭借其灵活的架构设计、广泛的兼容性、以及对高性能计算后端的支持,为视频分析领域提供了一个既强大又易用的工具箱,是科研项目、智能安防、内容分析等领域进行视频处理与分析的可能选择。在公共安全和私有场所中,VideoPipe可以用来实时监测人群密度、异常行为(如入侵检测、遗留物检测)以及人脸识别,自动报警,提高安全响应速度和效率。在商业零售环境中,VideoPipe可以分析顾客行为,如顾客流量统计、热区分析、顾客路径追踪,以及年龄、性别识别,为商家提供精细化运营依据,优化商品陈列和营销策略。在工业生产线上,VideoPipe能进行产品质量检测(如瑕疵识别)、零件定位、生产流程监控,提高生产线的自动化水平和生产效率。
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