DeepStream – NVIDIA 技術博客 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog 閱讀開發者創建的最新技術信息、頭條新聞 和內容。 Thu, 12 Dec 2024 04:08:31 +0000 zh-CN hourly 1 196178272 NVIDIA DeepStream 7.0 里程碑式發布,用于下一代視覺 AI 開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/nvidia-deepstream-7-0-milestone-release-for-next-gen-vision-ai-development/ Tue, 14 May 2024 06:35:57 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9984 Continued]]> NVIDIA DeepStream 是一個功能強大的 SDK,可以解鎖 GPU 加速的構建塊,以構建端到端的視覺 AI 管道。憑借 40 多個現成的插件,您可以輕松部署具有尖端 AI 推理、對象跟蹤和流行的物聯網消息代理(如 REDIS、Kafka 和 MQTT)無縫集成的完全優化的管道。 DeepStream 提供直觀的 REST API 來控制您的 AI 管道,無論是部署在遠端還是云端。 DeepStream 7.0 的最新版本是我們迄今為止最重要的版本之一,旨在為您在生成人工智能時代提供突破性的功能。此版本包含旨在加速下一代應用程序開發的創新功能。 發布亮點包括以下內容: 立即下載 DeepStream 7.0 版 。 在構建視覺人工智能應用程序時,業務的首要任務是優化人工智能管道,以獲得一流的性能。無論你是一名經驗豐富的職業選手,

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在 NVIDIA DeepStream 中使用單視圖 3D 跟蹤緩解視覺感知障礙 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/mitigating-occlusions-in-visual-perception-using-single-view-3d-tracking-in-nvidia-deepstream/ Wed, 08 May 2024 06:16:05 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9846 Continued]]> 當涉及到智能視頻分析(IVA)應用程序(如交通監控、倉庫安全和零售購物者分析)的感知時,最大的挑戰之一是閉塞。例如,人們可能會移動到結構障礙物后面,零售購物者可能由于貨架單元而無法完全看到,汽車可能會隱藏在大型卡車后面。 本文將解釋如何利用 NVIDIA DeepStream SDK 解決現實生活中 IVA 部署中常見的視覺感知遮擋問題。 在我們的物理世界中,通過相機鏡頭觀察到的一些物體的運動可能看起來不穩定。這是由于相機對 3D 世界的 2D 表示。 水星和火星等行星的逆行就是一個例子,這讓古希臘天文學家感到困惑。他們無法解釋為什么行星有時會向后移動(圖 1)。 所感知到的明顯退行是由于恒星和行星在夜空中的軌跡造成的。這些是宇宙三維空間中軌道運動在夜空二維畫布上的投影。如果古代天文學家知道三維空間的運動模式,他們就可以預測這些行星在二維夜空中的出現。

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借助 NVIDIA Holoscan for Media 中的新功能簡化直播媒體應用程序開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/streamline-live-media-application-development-with-new-features-in-nvidia-holoscan-for-media/ Tue, 12 Mar 2024 06:09:09 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9187 Continued]]> 適用于媒體的 NVIDIA Holoscan 是一個軟件定義的平臺,用于構建和部署適用于直播媒體的應用程序。最近的更新引入了用戶友好的開發者界面和應用程序部署到平臺的新功能。 適用于媒體的 Holoscan 現在包括 Helm 控制面板,可提供用于編排和管理 Helm 圖表的直觀用戶界面。Helm 是幫助開發者定義、安裝和升級 Kubernetes 應用程序的技術,可簡化和加速應用程序打包和部署的開發和測試。 借助此更新,適用于媒體的 Holoscan 還獲得了一個新的媒體流式傳輸參考應用程序容器。媒體網關 Next 使開發者能夠使用 ST 2110/NMOS 集成運行任何 GStreamer 管道,并配置需要測試正在開發的應用程序的發送器和接收器。 此外,平臺和開發者文檔也已擴展,包括有關在單個 Linux 主機上進行有限本地設置的說明,以及擴展集群安裝指南。除此之外,

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使用邊緣計算和視頻分析檢測實時廢棄物污染 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/detecting-real-time-waste-contamination-using-edge-computing-and-video-analytics/ Mon, 26 Feb 2024 06:43:22 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=9038 Continued]]> 在過去的幾十年里,隨著經濟發展和城市化進程的推進,廢棄物產生率呈上升趨勢。廢棄物生產量的增加給全球政府帶來了巨大的挑戰,尤其是在高效處理和管理方面。盡管在一些國家 地區實施了廢棄物分類系統,但由于污染問題,大部分廢棄物最終仍會被填埋或燃燒,從而導致可回收材料的不可持續浪費。 本文介紹了邊緣計算和計算機視覺用于檢測垃圾收集卡車中的塑料袋污染的解決方案。該解決方案使用 NVIDIA Metropolis 應用框架,包括 NVIDIA Jetson, NVIDIA TAO 工具套件 以及 NVIDIA DeepStream SDK. 填埋和燃燒等傳統的廢棄物管理方法不僅無法解決日益加劇的廢棄物問題,而且還會帶來嚴重的環境和健康風險。為了確保可持續的未來,國家 地區日益需要加強廢棄物回收和管理實踐。 在本地垃圾管理領域,家庭垃圾中的污染是一個巨大的障礙,嚴重阻礙了回收過程。

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借助 NVIDIA Metropolis 微服務和 API 構建邊緣視覺 AI 應用 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/how-to-build-vision-ai-applications-at-the-edge-with-nvidia-metropolis-microservices-and-apis/ Tue, 23 Jan 2024 08:49:52 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8824 Continued]]> 通過 NVIDIA Metropolis 微服務,開發者可以利用功能強大的云原生 API 和微服務來構建和定制視覺 AI 應用和解決方案。該框架現已與 NVIDIA Jetson 相結合,使得開發者能夠在邊緣快速開發高性能、成熟的視覺 AI 應用,并實現產品化。 API 通過實現不同應用和服務之間的無縫通信和集成,提高了軟件開發的靈活性、互操作性和效率。用于構建視頻分析應用的兩個常見功能是視頻流和基于 AI 的見解和分析生成。 本文介紹了用于構建視覺 AI 應用并將其集成到任何客戶端應用中的 API 工作流程。我們將介紹構建應用的三個關鍵步驟: 適用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服務提供了一個模塊化架構,該架構包含大量可自定義、可重復使用的微服務,這些微服務用于構建視覺 AI 應用。該套件還為基礎設施功能和參考云提供了平臺服務。

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宣布推出適用于 Jetson 的 NVIDIA Metropolis 微服務,助力 Rapid Edge AI 開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/announcing-metropolis-microservices-on-nvidia-jetson-orin-for-rapid-edge-ai-development/ Tue, 23 Jan 2024 08:10:37 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8818 Continued]]> 為邊緣構建視覺 AI 應用通常需要漫長且昂貴的開發周期。與此同時,快速開發原生云、靈活且安全的邊緣 AI 應用比以往任何時候都更加重要。現在,新的 NVIDIA Metropolis 微服務可提供強大而簡單的 API 驅動的邊緣 AI 開發工作流。 NVIDIA Metropolis 微服務 是一套可定制的云原生構建塊,用于開發視覺 AI 應用和解決方案。此版本在 NVIDIA Jetson 平臺上可進一步加速邊緣視覺 AI 應用的開發和部署。 這些新的 Jetson 微服務使開發者能夠實現 AI 應用程序堆棧的現代化,簡化流程,并為未來的應用程序提供保護。您可以輕松地將最新的 生成式 AI 進展集成到您的應用程序中,這些進展是通過 API 和微服務實現的,例如視頻存儲和管理、預構建的 AI 感知流程、跟蹤算法、系統監控、用于安全邊緣到云連接的物聯網服務等。

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借助 NVIDIA DeepStream 和 Edge Impulse 實現計算機視覺快速部署 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/fast-track-computer-vision-deployments-with-nvidia-deepstream-and-edge-impulse/ Thu, 14 Dec 2023 05:46:30 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=8593 Continued]]> 基于 AI 的計算機視覺 (CV) 應用程序不斷增加,對于從視頻源中提取實時見解尤為重要。這項革命性的技術使您能夠解鎖在沒有重大操作人員干預的情況下無法獲得的寶貴信息,并為創新和解決問題提供新的機會。 NVIDIA DeepStream SDK 旨在為智能視頻分析 (IVA) 用例提供從視頻流中提取見解的能力,利用機器學習 (ML) 技術。在 NVIDIA 硬件上運行時,DeepStream 利用 GPU 加速和專為 ML 優化的加速硬件,以最大化提升預處理性能。 本文將探討如何結合使用 NVIDIA Omniverse 和 Edge Impulse,利用 NVIDIA DeepStream SDK 進行模型開發和部署,以便您可以快速創建端到端應用。Edge Impulse 是 NVIDIA 初創加速計劃的一部分。 在當今環境中,快速構建復雜、

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使用 NVIDIA Holoscan for Media 進行軟件定義廣播 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/software-defined-broadcast-with-nvidia-holoscan-for-media/ Thu, 14 Sep 2023 05:55:10 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7896 Continued]]> 廣播行業正在經歷內容創建、管理、分發和消費方式的轉變。這一轉變包括從受固定功能設備約束的傳統線性工作流程轉變為靈活和混合的軟件定義系統,從而實現直播的未來。 開發人員現在可以申請加入 NVIDIA Holoscan for Media,這是一個軟件定義的平臺,用于在本地、云端和邊緣開發和部署媒體應用程序。 使用 Holoscan for Media,廣播公司和解決方案提供商可以利用最新的 IT 和資源調配技術,以及現代的基于容器的開發、編排和交付方法。 Holoscan for Media 是一個基于 IP 的解決方案,基于行業標準和 API,包括 SMPTE ST 2110、AMWA NMOS、RIST、SRT 和 NDI。 該平臺集成了開源和無處不在的技術,打破了基于 SDI 和 FPGA 的系統的專有性和靈活性。它還可以將最新的功能,例如 生成性 AI,

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使用 DLA 在 NVIDIA Jetson Orin 上最大限度地提高深度學習性能 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/maximizing-deep-learning-performance-on-nvidia-jetson-orin-with-dla/ Wed, 16 Aug 2023 04:30:08 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7592 Continued]]> NVIDIA Jetson Orin 是同類中最好的嵌入式人工智能平臺。 Jetson Orin SoC 模塊以 NVIDIA Ampere 架構 GPU 為核心,但 SoC 上有更多計算: NVIDIA Orin SoC 功能強大,擁有 275 個峰值 AI TOPs,是最好的嵌入式和汽車 AI 平臺。你知道嗎,這些 AI TOPs 中幾乎 40% 來自 NVIDIA Orin 上的兩個 DLA? NVIDIA Ampere GPU 的吞吐量是同類產品中最好的,而第二代 DLA 的功率效率卻是同類產品中最佳的。近年來,隨著人工智能應用的快速增長,對更高效計算的需求也在增長。在電源效率始終是關鍵 KPI 的嵌入式方面尤其如此。 這就是 DLA 的用武之地。DLA 是專門為深度學習推理設計的,可以比 CPU 更有效地執行卷積等計算密集型深度學習操作。

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利用 OpenUSD 和綜合數據開發智慧城市交通管理系統 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/developing-smart-city-traffic-management-systems-with-openusd-and-synthetic-data/ Tue, 01 Aug 2023 02:50:01 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7490 Continued]]> 智能城市代表了城市生活的未來。然而,它們可能會給城市規劃者帶來各種挑戰,尤其是在交通領域。為了取得成功,城市的各個方面——從環境和基礎設施到商業和教育——必須在功能上進行整合。 這可能很困難,因為單獨管理交通流量是一個復雜的問題,充滿了擁堵、事故應急響應和排放等挑戰。 為了應對這些挑戰,開發人員正在開發具有現場可編程性和靈活性的人工智能軟件。這些軟件定義的物聯網解決方案可以應用于實時環境,如交通管理,車牌識別,智能停車和事故檢測等。 盡管如此,建立有效的人工智能模型說起來容易做起來難。遺漏值、重復示例、錯誤標簽和錯誤特征值是訓練數據的常見問題,這些問題可能導致模型不準確。在自動駕駛汽車的情況下,不準確的結果可能是危險的,也可能導致交通系統效率低下或城市規劃不佳。 端到端人工智能工程公司 SmartCow,作為 NVIDIA Metropolis 的合作伙伴,

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利用 NVIDIA AI 企業在 Azure 機器學習上的力量 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/harnessing-the-power-of-nvidia-ai-enterprise-on-azure-machine-learning/ Fri, 02 Jun 2023 07:08:18 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7171 Continued]]> 人工智能正在改變行業,實現流程自動化,并在快速發展的技術格局中為創新開辟新的機會。隨著越來越多的企業認識到將人工智能融入運營的價值,他們面臨著高效、有效和可靠地實施這些技術的挑戰 NVIDIA AI Enterprise 是一個綜合軟件套件,旨在幫助組織大規模實施企業級 AI 、機器學習( ML )和數據分析,并提供安全性、可靠性、 API 穩定性和企業級支持。 部署人工智能解決方案可能很復雜,需要專門的硬件和軟件,以及開發和維護這些系統的專業知識。 NVIDIA AI Enterprise 通過提供針對企業環境量身定制的工具、庫、框架和支持服務的完整生態系統來應對這些挑戰 憑借 GPU – 加速計算能力, NVIDIA AI Enterprise 使企業能夠更高效、更經濟高效地大規模運行人工智能工作負載。 NVIDIA AI Enterprise 建立在…

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與 NVIDIA Jetson AGX Orin Industrial 攜手邁向工業級邊緣 AI 的未來 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/step-into-the-future-of-industrial-grade-edge-ai-with-nvidia-jetson-agx-orin-industrial/ Sun, 28 May 2023 05:48:36 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=7107 Continued]]> 嵌入式邊緣人工智能通過將智能和實時處理引入最具挑戰性的環境,正在改變工業環境。邊緣人工智能越來越多地被用于農業、建筑、能源、航空航天、衛星、公共部門等。借助 NVIDIA Jetson 邊緣人工智能和機器人平臺,您可以在這些復雜的環境中部署人工智能和計算用于傳感器融合。 在 COMPUTEX 2023 上, NVIDIA 宣布了新的 Jetson AGX Orin 工業模塊,該模塊為惡劣環境帶來了新的計算水平。此新模塊擴展了上一代 NVIDIA Jetson AGX Xavier 工業和商用 Jetson AGX Orin 模塊的功能,為加固系統帶來了服務器級性能。 許多應用,包括那些為農業、工業制造、采礦、建筑和運輸設計的應用,必須承受極端環境和長期沖擊和振動。 例如,堅固的硬件對于廣泛的農業應用至關重要,因為它使機械能夠承受繁重的工作量,

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使用 CV-CUDA 提高基于人工智能的計算機視覺的吞吐量并降低成本 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/increasing-throughput-and-reducing-costs-for-computer-vision-with-cv-cuda/ Thu, 04 May 2023 03:41:08 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6928 Continued]]> 涉及基于人工智能的實時云規模應用程序計算機視覺正在迅速增長。用例包括圖像理解、內容創建、內容審核、映射、推薦系統和視頻會議。 然而,由于對處理復雜性的需求增加,這些工作負載的計算成本也在增長。從靜止圖像到視頻的轉變現在也正在成為消費者互聯網流量的主要組成部分。鑒于這些趨勢,迫切需要構建高性能但具有成本效益的計算機視覺工作負載。 基于人工智能的計算機視覺管道通常涉及圍繞人工智能推理模型的數據預處理和后處理步驟,這可能占整個工作負載的 50-80% 。這些步驟中常見的運算符包括以下內容: 雖然開發人員可能會使用 NVIDIA GPU 來顯著加速他們管道中的人工智能模型推理,但預處理和后處理仍然通常使用基于 CPU 的庫來實現。這導致整個人工智能管道的性能出現瓶頸。通常是人工智能圖像或視頻處理管道一部分的解碼和編碼過程也可能在 CPU 上受到瓶頸,影響整體性能。

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都市聚焦: Lumeo 簡化視覺 AI 開發 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/metropolis-spotlight-lumeo-simplifies-vision-ai-development/ Wed, 12 Apr 2023 01:54:27 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6645 Continued]]> 全球最重要的空間部署了超過 10 億臺攝像機,這些攝像機是視頻和數據的關鍵來源。了解如何利用這些數據來提高我們的空間和流程的效率和安全性變得越來越重要。 Lumeo, NVIDIA Metropolis 合作伙伴,提供了一個“無代碼”視頻分析平臺,使開發人員和解決方案提供商能夠在幾分鐘內在邊緣或云中創建和交付自定義分析。它通過基于 web 的拖放工具、預先構建的分析構建塊、即用型和自定義人工智能模型以及與云服務的集成來實現這一點。 Lumeo 的平臺建立在NVIDIA pretrained models,NVIDIA TAO Toolkit,以及NVIDIA DeepStream SDK,為視覺人工智能解決方案的市場化鋪平了最快的道路。您可以使用任何 NVIDIA GPU 或 NVIDIA Jetson 邊緣 AI 系統在本地或云中快速部署和擴展定制的解決方案,

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采用 NVIDIA DeepStream SDK 6.2 的先進實時多對象跟蹤器 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/state-of-the-art-real-time-multi-object-trackers-with-nvidia-deepstream-sdk-6-2/ Fri, 07 Apr 2023 02:36:41 +0000 http://www.open-lab.net/zh-cn/blog/?p=6668 Continued]]> 當你在一段時間內觀察某件事時,你可以找到能夠進行預測的趨勢或模式。例如,通過預測,你可以主動提醒自己采取適當的行動。 更具體地說,當你觀察移動物體時,軌跡是理解目標物體行為的最重要方法之一,通過它你可以獲得可操作的見解(視頻 1 )。 視頻 1 。獵豹追逐獵物(資料來源:Adobe) 當獵物距離較遠時,其較長期的運動模式對獵豹計劃游戲更為重要。隨著它離獵物越來越近,在做出預測時,獵物的短期運動模式更為重要。獵豹的視覺系統鎖定獵物,并一直跟蹤它,直到游戲結束。 生成物體的軌跡需要隨著時間的推移識別同一物體,即使在視覺外觀或運動動力學發生突然變化的情況下也是如此。然而,當涉及部分或完全閉塞時,要做到這一點變得越來越困難。即使是捕食者或擁有強大視覺系統的人類,在極其具有挑戰性的情況下,也經常會失去對目標的跟蹤,在這種情況下,

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