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Edge Video Analytics 微服务

镜像概述和主要用途

Edge Video Analytics 微服务是一个基于 Python 的可互操作容器化微服务，旨在简化视频分析管道的开发与部署。该服务构建于 GStreamer 和 https://dlstreamer.github.io/ 之上，提供视频摄入和深度学习推理功能。

视频分析通过应用视频处理、推理和分析操作，将视频流转换为有价值的洞察。其应用覆盖***、零售、娱乐、工业等多个业务领域，算法可对输入视频流执行目标检测、分类、识别、计数和跟踪等任务。

核心功能与特性

• 基于 Python 的容器化架构：采用 Python 开发，支持容器化部署，便于集成到现有系统
• 互操作性：设计支持与各类系统和组件的互操作，简化集成流程
• 视频处理基础：基于 GStreamer 框架，提供强大的多媒体处理能力
• 深度学习集成：集成 Intel® DL Streamer，支持高效的深度学习推理任务
• 视频摄入功能：支持多种视频源的摄入与处理
• 推理能力：提供目标检测、分类、识别等深度学习推理功能

使用场景和适用范围

• ***领域：医学影像分析、手术过程监控、患者活动追踪
• 零售领域：顾客行为分析、货架商品识别、客流统计
• 娱乐领域：内容自动标记、视频场景分析、用户偏好识别
• 工业领域：生产线质量检测、设备状态监控、安全违规识别

使用方法和配置说明

部署方式

Docker Compose 部署

有关部署的更多详细信息，请参阅 文档。

Kubernetes Charts 部署

有关部署的更多详细信息，请参阅 文档。

支持版本

2.2.0

许可证协议

Copyright (C) 2024 Intel Corporation.

根据 Apache License 2.0 许可协议（以下简称"许可协议"）授权；除非遵守许可协议，否则您不得使用本文件。您可以在以下地址获取许可协议的副本： [***]

***信息

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GStreamer 是根据 LGPL 许可的开源框架。请参阅 GStreamer 许可信息。您需自行负责确定您对 GStreamer 的使用是否需要任何额外许可。Intel 不负责获取任何此类许可，也不对与您使用 GStreamer 相关的任何许可费用承担责任。

*其他名称和品牌可能是其各自所有者的财产。