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VideoPipe入门指南 - 跨平台视频结构化分析框架

RayRay
VideoPipe视频分析视频结构化行为分析深度学习Github开源项目

VideoPipe简介

VideoPipe是一个用C++编写的视频分析和结构化框架,具有依赖少、易用性强的特点。它像管道一样工作,每个节点都是独立的,可以以各种方式组合。VideoPipe可用于构建不同类型的视频分析应用,适用于视频结构化、图像搜索、人脸识别以及交通/安防领域的行为分析(如交通事件检测)等场景。

VideoPipe示例

主要特性

  • 支持主流视频流协议如UDP、RTSP、RTMP等
  • 支持基于OpenCV/GStreamer的视频和图像解码(支持硬件加速)
  • 支持多级深度学习算法推理,如目标检测、图像分类、特征提取等
  • 支持对象跟踪,如IOU和SORT跟踪算法
  • 支持基于跟踪的行为分析,如交通行为检测
  • 支持自定义业务逻辑集成
  • 支持结构化数据推送到云端、文件或第三方平台
  • 支持视频录制和帧截图
  • 支持结果叠加显示(OSD)
  • 支持视频和图像编码(支持硬件加速)

快速入门

  1. 克隆项目:
git clone https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe.git
  1. 编译:
cd VideoPipe
mkdir build && cd build
cmake ..
make -j8
  1. 下载模型文件和测试数据:
  1. 运行示例:
[VideoPipe路径]/build/bin/1-1-1_sample

学习资源

示例应用

VideoPipe提供了40多个原型示例,涵盖了人脸跟踪、车辆跟踪、实例分割、姿态估计、人脸交换等应用。

人脸跟踪示例

更多示例请查看完整示例列表。

VideoPipe为视频分析应用开发提供了强大而灵活的框架支持。无论您是想快速搭建视频分析原型,还是开发复杂的视频结构化系统,VideoPipe都能满足您的需求。欢迎访问项目主页了解更多信息,并给项目点个star支持开发者!

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