利用深度学习模型如何构建实时视频AI应用程序

视频分析依靠计算机处理和视频内容的自动分析来检测和确定时间和空间事件。随着视频迅速成为传递信息的主要媒体形式，该领域预计在未来十年将经历两位数的增长。

随着生成的视频数据量以前所未有的速度增长，分析这些信息的能力和愿望也在增长。智能视频分析（ IVA ）利用计算机视觉从非结构化视频数据中提取有价值的信息，处于这一新兴领域的前沿。

计算机视觉革命

利用深度学习模型帮助机器理解视觉数据的计算机视觉，由于 HPC 和神经网络，在过去几年中得到了极大的改进。它通过一系列任务（如图像分类、目标检测和分割）将像素转换为可用数据。

它的一些用例包括行为分析、增强的安全措施、操作管理、光学检查和内容过滤。它还帮助了自动驾驶汽车、智能零售、智能城市和智能医疗等新兴行业。认识到 IVA 的潜力，组织迫切希望开发利用这项技术的应用程序。

开发视频人工智能应用

NVIDIA ，通过 DeepStream SDK 还有 TAO 工具包 ，使创建高性能视频人工智能解决方案变得简单直观。 DeepStream SDK 是用于构建视频处理管道的流媒体分析工具包。它提供了从各种输入格式、基于人工智能的推理类型和输出中进行选择的灵活性。用户还可以决定如何处理结果，例如冷藏、用于展示的复合材料，或进一步的下游分析。

另一方面， TAO 工具包使用转移学习有效地训练视觉模型。该软件的设计重点是加速和优化视频人工智能应用程序，这些应用程序被认为是计算密集型的。它可以部署在低功耗物联网设备上进行实时分析。

一个新的课程开始吧

为了帮助您入门， NVIDIA 深度学习培训中心 提供了一个名为 构建实时视频 AI 应用程序 的自定进度课程，涵盖了开发 IVA 应用程序的整个过程。

本课程提供基础理解、重要概念、术语以及实验部分的简单进展。技术组件的实践演练为构建完整的视频 AI 应用程序提供了机会。

在开发周期的每一步中，它都有详尽的解释，以帮助您自信地为自己的项目做出实施决策。本课程还强调了优化视频 AI 应用程序和满足部署要求的重要性能注意事项。

完成后，您可以获得资格证书并开始开发定制应用程序。智能视频分析是人工智能的一个令人兴奋的领域，有着巨大的机会。

关于作者

Kevin Lee 是 NVIDIA 的一名高级内容开发人员，他在 NVIDIA 帮助跨行业使用深度学习和 GPU 加速计算技术。此前，他曾担任摩根斯坦利的首席定量分析员和加利福尼亚大学的讲师伯克利。他在普渡大学获得工程和金融双学位。

审核编辑：郭婷