Savant, платформа анализа видео с открытым исходным кодом достигла версии 0.2.5

Ученый

каркас Савант

Анонсирован выпуск новой версии Savant 0.2.5, основанной на новом SDK Nvidia DeepStream 6.3, а также с улучшениями в адаптерах, кодировщиках и многом другом.

Для тех, кто не знаком с фреймворком, вы должны знать, что это берет на себя всю работу с GStreamer или FFmpeg, что позволяет сосредоточиться на создании оптимизированных конвейеров вывода с использованием декларативного (YAML) синтаксиса и функций Python.

Ученый
Теме статьи:
Savant, фреймворк для анализа видео

Ученый скрывает все внутренности Gstreamer от разработчика и предоставляет практические инструменты для реализации приложений потокового ИИ в реальной жизни. Использует стандартную модель Nvidia PeopleNet. обнаруживать людей и их лица и особенно в местах, где действуют правила конфиденциальности, структура позволяет отслеживать и размывать лица.

Что нового в Савант 0.2.5?

В этой новой версии Savant 0.2.5 представлена, как уже упоминалось. Главная новинка — база в новом SDK. de NVIDIA ДипСтрим 6.3 который включает исправления ошибок и улучшения кодирования видео.

А в новой версии Кодер JPEG теперь поддерживает кодирование с помощью dGPU. поскольку в предыдущих версиях кодировщик JPEG был программным. Исправлена ​​проблема с кодировщиком H.264.

Со стороны улучшения инструментов разработчика, Подчеркивается, что Савант теперь поддерживает OpenTelemetry, что позволяет инструментировать каждый кадр, обрабатываемый конвейером, в дополнение к профилированию кода, назначению записей и атрибутов трассировкам, а также анализу ошибок и узких мест в конвейере.

В Savant 0.2.5 это выделяется синхронный и асинхронный клиентский SDK который можно использовать для разработки модульных тестов, полнофункциональных интеграционных тестов и пользовательских адаптеров.

В дополнение к этому также отмечается, что У Savant теперь есть полезный скрипт для загрузки видео или изображений в конвейер. непосредственно из среды разработки без необходимости запуска отдельных адаптеров.

С другой стороны, выделяется новый адаптер для обработки данных с помощью Kafka/Redis, которые обеспечивают масштабируемую обработку, необходимую для обработки множества потоков в масштабируемых средах с высокой нагрузкой. Адаптеры обрабатывают метаданные с помощью Kafka и видео c.

Также адаптер тестирования многопоточного источника, позволяющий измерять производительность конвейера и настраивать параметры, мы реализовали утилиту-адаптер, которая принимает в конвейер несколько потоков. Адаптер может создать желаемую параллельную рабочую нагрузку, чтобы понять, как конвейер ведет себя под этой рабочей нагрузкой, и определить оптимальные настройки производительности.

Из другие изменения, которые выделяются этой новой версии Savant 0.2.5

  • Python SDK для разработки собственных адаптеров.
  • Адаптер потокового видео RTSP имеет возможность обрабатывать несколько потоков одновременно.
  • Кодирование HEVC для промышленных камер GigE, с помощью которого потоки, восстановленные с камер GigE Vision, можно кодировать с помощью HEVC и при необходимости отправлять по узкополосным каналам.
  • Повторная идентификация лица с использованием YOLOV8-Face, AdaFace и HNSWlib.
  • Прогнозирование пола и возраста на основе YOLOV8-Face, MobileNet V2.
  • Сегментация экземпляров в реальном времени (100+ кадров в секунду) на основе YOLOV8M-Seg.
  • 14 сообщений об ошибках были закрыты.
    Произведен переход от протокола передачи данных на базе Apache AVRO к протоколу на базе Rust Rkyv (позволил уменьшить конкуренцию GIL, увеличить скорость сериализации и десериализации).
  • Улучшен способ создания образа Docker.
  • Добавлена ​​поддержка групп элементов, которые позволяют комбинировать варианты обработки данных в рамках конвейера.
  • Реализована расширенная конфигурация журналирования с поддержкой разных уровней для разных компонентов.
  • Добавлен программный кодер H.264 для карт A100, V100, A40, Nvidia Jetson Orin Nano.
  • Добавлен детектор перегрузки конвейера.

наконец, если вы интересно узнать об этом больше об этой новой версии вы можете проверить подробности По следующей ссылке.


Оставьте свой комментарий

Ваш электронный адрес не будет опубликован. Обязательные для заполнения поля помечены *

*

*

  1. Ответственный за данные: Мигель Анхель Гатон
  2. Назначение данных: контроль спама, управление комментариями.
  3. Легитимация: ваше согласие
  4. Передача данных: данные не будут переданы третьим лицам, кроме как по закону.
  5. Хранение данных: база данных, размещенная в Occentus Networks (ЕС)
  6. Права: в любое время вы можете ограничить, восстановить и удалить свою информацию.