NVIDIA Video Codec SDK提供Windows和Linux平台上硬件加速视频编解码的API与工具，其Dockerfiles可在Gitlab获取，供用户下载SDK后自行构建镜像。

Codeception官方Docker镜像，提供现代化PHP全栈测试框架，支持验收测试、功能测试及单元测试，简化PHP应用测试流程，受BDD启发提供直观测试编写方式。

包含ffmpeg的镜像，旨在与Dynamic Grid配合使用

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一个轻量级Docker容器，提供视频搜索微服务，支持通过自然语言输入的查询端点检索视频文件。

图像视频搜索应用的前端Docker镜像，提供用户友好界面，支持图像上传、实时或录制视频搜索，并显示包含位置、时间戳和置信度分数的匹配结果，集成后端微服务实现近实时分析与检索。

Video Analytics Serving (VA Serving) 是用于部署硬件优化媒体分析管道的Python包和微服务，支持GStreamer/FFmpeg框架，提供发现、启动、停止、自定义和监控管道执行的API，基于Intel® Distribution of OpenVINO™ Toolkit。

提供完整的视频摄入管道，集成DLSPS、RabbitMQ(MQTT)用于元数据传输和MinIO对象存储，支持通过预转换的OpenVINO模型进行视频目标检测处理。

Video Duplicate Finder的Docker容器，提供基于相似度查找重复视频和图像文件的功能，支持不同分辨率、帧率及带水印文件，可通过现代浏览器访问图形界面，无需客户端安装配置。

基于OpenVINO视觉语言模型的AI驱动微服务，用于实时处理RTSP视频流，根据自然语言提示生成告警并在仪表板监控。

基于Intel® DL Streamer和OpenVINO™视觉语言模型的实时视频字幕微服务，支持多RTSP视频流的AI驱动字幕生成，提供实时视频内容理解与自然语言描述，适用于智能视频分析、辅助功能及边缘AI演示。

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Edge Video Analytics Microservice 是基于 Python 的可互操作容器化微服务，用于轻松开发和部署视频分析管道，基于 GStreamer 和 Intel® Deep Learning Streamer (DL Streamer) 构建，提供视频摄入和深度学习推理功能。

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Edge Video Analytics Microservice是基于Python的容器化微服务，用于视频分析管道的开发和部署，基于GStreamer和Intel® DL Streamer，提供视频摄入和深度学习推理功能，适用于医疗、零售、工业等领域的视频分析任务（注：当前仓库不再维护，建议参考intel/dlstreamer-pipeline-server获取更新版本）。

OPEA官方Docker镜像基于openEuler构建，提供可组合的生成式AI解决方案，包含VideoQnA视频检索管道，支持基于用户提示的视频向量相似性搜索、长视频处理和时间搜索，可部署于Intel Xeon、Gaudi2及Nvidia GPU。

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Code Climate engine for eslint

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Code Climate rubocop引擎：基于社区Ruby风格指南的Ruby静态代码分析器，用于集成到Code Climate平台中进行Ruby代码质量检查和风格规范验证。

perform structural checks on code

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使用VSS管道对实时Frigate流进行语义搜索，摄入摄像头流并索引带嵌入和时间戳元数据的视频片段，支持用户通过摄像头选择、时间范围和自由文本查询检索带置信度分数的可播放剪辑，并显示实时系统指标。

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Visual Pipeline and Platform Evaluation Tool的Docker镜像，用于简化AI工作负载的硬件选择，支持配置工作负载参数、性能基准测试及吞吐量、CPU/GPU使用等关键指标分析，提供直观界面和优化硬件选择的可行见解。

CodeceptJS是一个BDD风格的NodeJS端到端测试框架，支持Playwright、Puppeteer、WebDriver等多种浏览器自动化工具，通过用户视角的简单步骤抽象浏览器交互。

视频搜索与摘要(VSS)示例应用，帮助开发者创建长视频摘要、搜索视频并结合搜索与摘要流水线，支持在本地和边缘AI系统上设置、运行及修改。

使用OpenVINO视觉语言模型的AI视频警报代理，可处理RTSP流，从自然语言提示生成实时警报并在统一仪表板上监控。

智能交通管理 - 视频推理：使用Intel®深度学习流处理器(Intel® DL Streamer)检测和跟踪车辆、行人，并将数据发送至规则引擎。

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多层次视频理解微服务，采用可配置的多层次架构和增强时间建模技术，逐步分析视频内容，生成更准确且上下文感知的视频摘要。

使用Deep Learning Streamer (DL Streamer)和OpenVINO™视觉语言模型(VLMs)为实时RTSP视频流提供AI驱动字幕生成的应用，可通过Helm Charts在Kubernetes集群部署。

用于查看已发现代码缺陷的Web应用程序。

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AVideo是一个开源视频分享平台，类似于YouTube，支持视频上传、分享、播放及用户管理功能，可快速部署个人或企业视频内容管理系统。