intel/video-analytics-serving

Video Analytics Serving

镜像概述和主要用途

Video Analytics Serving (VA Serving) 是一个Python包和微服务，用于部署硬件优化的媒体分析管道。它支持基于GStreamer或FFmpeg媒体框架定义的管道，并提供用于发现、启动、停止、自定义和监控管道执行的API。VA Serving基于https://github.com/openvinotoolkit/dlstreamer_gst%E5%92%8Chttps://github.com/VCDP/FFmpeg-patch%E6%9E%84%E5%BB%BA%E3%80%82

本容器提供基于DL Streamer的独立微服务，包含以下管道：

重要提示： Video Analytics Serving 作为预生产预览版提供。部署基于VA Serving的微服务的开发人员应根据其生产需求进行评估。

支持的标签和Dockerfile链接

重要提示： DL Streamer Edge AI Extension镜像现在可在https://hub.docker.com/r/intel/dlstreamer-edge-ai-extension%E8%8E%B7%E5%8F%96%E3%80%82

• https://github.com/intel/video-analytics-serving/blob/v0.7.0-beta/docker/Dockerfile%E3%80%81https://github.com/intel/video-analytics-serving/blob/v0.7.0-beta/docker/Dockerfile
  • 初始版本使用Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit 2021.4.2

核心功能和特性

• 支持GStreamer和FFmpeg媒体框架定义的分析管道
• 提供API接口用于管道的发现、启动、停止、自定义和监控
• 包含多种预定义管道：对象检测、对象分类、对象跟踪、音频检测和动作识别
• 支持硬件优化，可利用GPU进行推理加速
• 输出元数据支持JSON格式，便于后续处理和分析

使用场景和适用范围

• 视频监控系统中的实时对象检测与跟踪
• 智能零售中的顾客行为分析
• 公共安全领域的异常事件检测（如玻璃破碎声音识别）
• 工业场景中的设备状态监控和动作识别
• 需要媒体分析能力的边缘计算应用

使用方法和配置说明

运行Docker容器

Docker需要访问HTTP端口（默认8080）。以下示例同时提供对/tmp文件夹的访问权限，用于写入元数据结果：

bash
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/tmp intel/video-analytics-serving

通过授予Docker访问设备/dev/dri来启用GPU推理：

注意： Ubuntu20主机需要https://github.com/openvinotoolkit/docker_ci/blob/master/configure_gpu_ubuntu20.md%E6%89%8D%E8%83%BD%E8%AE%BF%E9%97%AEGPU

bash
docker run -p 8080:8080 -v /tmp:/tmp --device /dev/dri intel/video-analytics-serving

使用curl发送请求

以下示例展示如何通过curl发送请求，实现：

• 使用person-bicycle-car-detection.mp4作为媒体源
• 运行object_detection/person_vehicle_bike管道
• 仅返回检测置信度超过0.7的结果
• 将输出发送到/tmp/detection_results.json

bash
curl localhost:8080/pipelines/object_detection/person_vehicle_bike -X POST -H \
'Content-Type: application/json' -d \
'{
  "source": {
    "uri": "https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos/blob/master/person-bicycle-car-detection.mp4?raw=true",
    "type": "uri"
  },
  "parameters" : {
    "threshold" : 0.75
  },
  "destination": {
    "metadata": {
      "type": "file",
      "path": "/tmp/detection_results.json",
      "format": "json-lines"
    }
  }
}'

可通过以下命令查看输出：

bash
tail -f /tmp/detection_results.json

示例输出：

json
{"objects":[{"detection":{"bounding_box":{"x_max":0.7481285929679871,"x_min":0.6836653351783752,"y_max":0.9999656677246094,"y_min":0.7867168188095093},"confidence":0.8825281858444214,"label":"person","label_id":1},"h":92,"roi_type":"person","w":50,"x":525,"y":340}],"resolution":{"height":432,"width":768},"source":"https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos/blob/master/person-bicycle-car-detection.mp4?raw=true","timestamp":1833333333}
{"objects":[{"detection":{"bounding_box":{"x_max":0.7502986788749695,"x_min":0.6836960911750793,"y_max":0.9965760111808777,"y_min":0.7709739804267883},"confidence":0.9252141118049622,"label":"person","label_id":1},"h":97,"roi_type":"person","w":51,"x":525,"y":333}],"resolution":{"height":432,"width":768},"source":"https://github.com/intel-iot-devkit/sample-videos/blob/master/person-bicycle-car-detection.mp4?raw=true","timestamp":1916666666}

有关自定义请求或从源代码构建的更多详细信息，请参见 https://github.com/intel/video-analytics-serving/tree/v0.7.0-beta

许可证

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