AI視頻分析

AI視頻分析是指利用數字孿生技術和人工智能算法對視頻數據進行實時監測和分析的過程。數字孿生技術通過創建一個與實際物理對象或系統相對應的虛擬模型，使得AI能夠模擬和預測其行為。

AI視頻分析

背景分析

AI相機可以用在沒有網絡通信或在4G流量卡通信的場景，這是一種離散式部署。然而AI相機與普通相機相比，

價格較高且技術發展不成熟。在水利農業領域中，對于河道漂浮物識別、人車識別等模型沒有成熟的數據，

需要我們自己訓練，但是AI相機數據抓取采集、數據管理方面存在挑戰，這就造成在實際應用中對專屬模型

訓練的困難。另外AI相機沒有完善的云平臺管理機制，當設備安裝到現場后，隨著數據的增多數據管理不易 。

設計思路

實施方案

利用現場邊緣計算云盒所接的攝像頭采集現場圖片數據，也可以直接在云平臺對圖片進行上傳，然后對圖片進行

標注并保存成數據集，我們在深度學習框架yolov5預置的預訓練的模型yolov5s的基礎上，以R3588的NPU為硬件

基礎，使用采集到的數據集對模型進行迭代優化，生成定制化的人車模型，進而放在模型庫以備后面使用。

AI智能云盒子：

選擇EC-R3588SPC智能工業主機作為AI智能盒設備。這款設備配備了八核64位處理器，支持多種操作系統，如

Linux、Windows等。

除此之外，它還具有強大的計算能力和豐富的接口，能夠滿足多種應用場景下的需求，為我們的河道監控系統

提供穩定可靠的硬件支持。

攝像頭：

現場采用普通能聯網的攝像頭即可。

我們的硬件平臺基于具備NPU的神經處理單元，在OpenCV等計算機視覺庫上，利用識別算法對視頻流的圖像進行

提取。然后，將這些圖像傳遞給我們定制的模型進行推理預測，從而檢測視頻中的人物、垃圾、車輛等數據，

并生成新的視頻流進行推送。同時，我們還會將檢測到的數據發送到服務器端進行存儲。

模型訓練：

完成了人車模型訓練。將采集到的數據保存成數據集，在深度學習框架yolov5預置的預訓練的模型yolov5s的基

礎上，使用采集到的數據集對模型進行迭代優化，生成了人車識別的定制化的模型。