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视频分析算法,ai视频分析算法

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所以视频 retrieval中最重要的就是用视频detect算法来结构化的描述视频了 。目前算法在相应产品中的应用主要有:行为-2 算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、车辆识别 ， 谁有“算法 分析设计在线视频教程”的下载地址 。
1、人脸识别的前端和后端分别是干什么的?人脸识别的核心是算法 model，基于深度神经网络算法 。这需要大量的数据和计算能力来训练一个成熟的神经网络模型 ， 同时需要一个高能效比的推理服务器来验证训练好的模型 。目前人脸识别分析等智能有两种产品形态，一种是将具有智能功能的软硬件分析放在采集端，另一种是运行在后端服务器视频 上 。
2、大数据能检测关键字,图片和 视频如何检测大数据，或称巨量数据、海量数据、大数据，是指涉及的数据量巨大，无法在合理的时间内截取、管理、处理、整理成人类可以解读的信息 。维基百科对大数据的定义非常清楚地解释了大数据的特点:“海量”和“非结构化” 。这两个特点在视频监控行业尤为突出，如何在“海量”和“非结构化”的监控视频数据中快速找到有用的信息变得尤为重要 。
视频检索主要依靠视频 算法预处理视频，通过结构化内容提取视频 。所以视频 retrieval中最重要的就是用视频detect算法来结构化的描述视频了 。目前算法在相应产品中的应用主要有:行为-2 算法、车牌识别算法、车辆颜色识别算法、车辆识别 。
3、基于FPGA的 视频监控系统方面的问题【视频分析算法,ai视频分析算法】第一个问题:为了方便发送和接收，摄像头发出的信号通常是模拟的 ， PAL或者NTSC，所以要用解码芯片转换成数字信号 。全视频帧速率的高分辨率(HD)安防监控处理系统对处理器件的要求越来越高，单芯片DSP处理已经不能适应 。虽然多芯片、多核或者CPU DSP在某些情况下可以满足要求，但是在PCB成本、系统资源占用、系统稳定性等方面还是存在一些问题 。
Xilinx FPGA高级系统架构师蒋云贵表示，2012年监控视频智能分析系统的市场规模将达到8亿美元 。对于摄像机和DVR 视频监控网络设备的设计者和提供商来说，由于处理性能、成本和电源的限制 ， 单芯片解决方案在商业上或技术上都不可行 。利用他们Spartan3ADSPFPGA的可编程和高性价比优势，可以满足摄像头、虚拟障碍物、物体滞后、人口统计等多种监控功能 ， 并以单芯片的方式集成到摄像头中 。
4、 视频监控系统如何更好的走向应用Intelligence视频-2/在国内，是国际领先科技公司和国内视频监控主流厂商共同出席的盛宴 。在中国，业界最熟悉的智能视频 分析科技公司是美国的Objectvideo和以色列的Ioimage 。这两家科技公司及其在中国的合作伙伴成为推动中国智能视频-2/发展的主力军 。Ioimage2006于2006年进入中国市场 。Ioimage是智能算法嵌入式DSP的技术代表，其中国市场合作伙伴实现了Ioimage智能视频-2/技术和产品的中国化 。

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