借助Intel OWT加速WebRTC媒体服务器内部的计算机视觉(三)
整合OpenCV模型 Analytics Agent整合了OpenCV GStreamer Analytics(GVA)插件架构。GVA包括各种支持不同推理方案的模块,例如检测、分类和标识,以及用于向用户发送视频(这种情况指返回OWT)的输入和输出模块,提供图像覆盖或通过mqtt传输数据。 流水线操作 实际上,这些管道是通过修改某些C ++代码来实现的。比如若我们检查 /home/owt/anal
整合OpenCV模型 Analytics Agent整合了OpenCV GStreamer Analytics(GVA)插件架构。GVA包括各种支持不同推理方案的模块,例如检测、分类和标识,以及用于向用户发送视频(这种情况指返回OWT)的输入和输出模块,提供图像覆盖或通过mqtt传输数据。 流水线操作 实际上,这些管道是通过修改某些C ++代码来实现的。比如若我们检查 /home/owt/anal
分析与计算机视觉(CV) 任何从事计算机视觉领域的人一定都用过OpenCV。OpenCV是英特尔项目。英特尔有一个叫做OpenVINO(开放式视觉推理和神经网络优化)的工具包,用来在他们自己的硬件上优化深度学习模型。该工具包是OpenCV存储库的一部分。OpenCV包括数十种预训练过的模型,适用于多种项目,比如基本文本识别、自动驾驶汽车应用等。 OWT Analytics Agent是在OpenV
WebRTC让我们能方便地获取和发送实时视频流(大多数情况下)。 下一步是利用它们进行其他操作,比如机器学习就可以让我们从视频流中找点乐子。上个月,我向大家展示了如何在本地浏览器中运行Computer Vision(CV)。那时我曾提到过:本地运行操作很不错,但是有时你可能需要更高的性能,所以你要在远程服务器上运行机器学习推理。 本篇文章中,我会介绍如何使用英特尔的开源Open WebRTC工具包
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