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[官方资料] Jetson Nano 2GB 系列文章(27): DeepStream 简介与启用 |
NVIDIA所提供的开发资源,大多属于库(library)或API级别,包括CUDA、CUDNN、CuFFT、CuBLAS、TensorRT等,需要具备足够的C++/Python编程语言基础的开发人员,才有能力发去挥GPU/CUDA的并行计算优势,这个特性某种程度限制了并行计算相关应用的普及。 DeepStream是一套集NVIDIA最尖端技术精髓于一身的智能视频分析(Intelligent Video Analytics)套件,从深度神经网络和其他复杂的处理任务引入到流处理管道中,以实现对视频和其他传感器数据的接近实时分析工作。 DeepStream在很多的城市管理项目中,扮演最核心的视频分析角色。上图左方是部署在家庭、街道、停车场、购物中心、仓库、工厂中的上百万个摄像头,通过深度学习的智能技术,快速提取特定的信息并回传至控制中心,能在指定范围中提供安全监控机制,也能提高总体营运的效率。 目前已实现的应用包括访问控制、防止丢失、自动结帐、监视、安全、自动检查(QA)、包裹分类(智能物流)、交通控制/工程、工业自动化等。 要解决上述繁杂场景的效率问题,不仅每个环节的性能要发挥到极致,更重要的是工作流上每个节点的平衡,因为这牵涉到总体性能的分配问题。 下图是DeepStream标准工作流,表示在“单一设备”上所执行的8个步骤,每一步骤都需要配套的计算资源进行处理,任何一段的处理不当都会影响总体性能,因此“平衡”是非常关键的考量。 下面简单介绍一下每个步骤的工作重点(依照从左至右的顺序):
以上是完成单机应用的工作流,如果满足于单一设备的应用,那么下图所提供的技术,就能协助您通过互联网技术,将分散在各地的DeepStream应用端所获取的特定(物件)信息汇到控制中心,甚至由控制中心对指定(组)DeepStream设备下达动作指令,这才是真正AIOT的完整架构。 对于实际的IVA应用程序/服务部署,应用程序的远程管理和控制至关重要,DeepStream SDK可以在任何云和边缘运行,这使得它成为处理物联网需求的强大SDK,如边缘和云之间的有效双向消息传递、安全、智能记录和空中AI模型更新。 结合以上的技术,能实现智能视频分析的网上应用托管任务,并且可以轻松部署、升级DeepStream的应用环境。 因此DeepStream不仅追求单机上的极致性能,还添加以下实现AIOT应用的支撑技术,主要包括以下两大部分: 1.双向通讯与云服务:(1) 支持Kafka、MQTT和AMQP等物联网集成接口 2.应用部署与管理:(1) OTA空中更新:从任何云注册中心对整个应用程序或单个人工智能模型,进行无缝更新。 下图是DeepStream的软件栈(software stack)图,底层CUDA-X部分负责处理单机上的计算性能,中间DEEPSTREAM SDK的部分则更加重视“通讯”与“部署”两大部分,最上层的可以看出目前主要提供的接口有Python与C/C++两种。 对于初学者的最大好消息是,即便不懂Python或C/C++开发语言,也能很轻松地使用这套视频分析工具。下一篇文章就会带您在NVIDIA Jetson Nano 2GB开发套件中,无需任何编程代码的能力,就可以体验DeepStream强大的功能。 |
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