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BrainFrame:预置丰富算法胶囊,无需开发,可即刻应用 | 视觉AI开放平台开发者交流会,解析平台场景应用

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BrainFrame是一款成熟的人工智能视觉AI分析平台。也是业界第一个采用算法胶囊技术(现OpenCV推荐开源标准),在运营过程中,可由用户根据业务对视觉深度神经网络进行实时配置和更新的人工智能系统。于2020年初和OpenCV.org联合发布方案:BrainFrame平台 + OpenVisionCapsules开源视觉算法胶囊。

平台基于业界领先的创新技术,和对识别分析人、车、行为等视觉能力,针对岗位行为规范管理,零售、餐饮、社区/园区、楼宇、智慧城市公共领域、交通、工业检测、安全生产等视频监控场景,预置了10多项可使用的AI技能。

包括如:人体检测、人流统计、电子围栏、身份识别、抽烟/打电话/倒地/跑动/行走轨迹等行为识别、佩戴帽子/眼镜、低头/睡岗/缺席检测等。灵活按业务诉求进行技能组合,可以方便地让系统集成商和开发者轻松处理各种智能视频分析任务,支持本地/边缘计算。

  • 开发者亦可以采用开源标准代码,OpenVisionCapsules视觉算法胶囊方案,快速自行开发封装新算法,也可以快速封装兼容第三方算法。
  • 提供管理客户端 可直接在演示或生产环境应用。

:man_teacher:应用场景案例演示

商场中,应用BrainFrame视觉AI分析平台,可以在收银区,通道口,货架,仓库等管理区域,对排队人员数量、等待时长、平均结账时间,顾客性别、顾客是否为会员等信息进行管理。


通过划定电子围栏,设定监管区域。对区域人数进行检测,实时掌握排队人数情况和等待时长,通过制服检测,了解工作人员是否在工作区。

通过上述AI技能工具的灵活搭配,输出业务管理数据、超时预警推送、VIP提醒、货架及商品布局优化等应用,了解不同时段客流,有效提升管理效率及服务质量。

:hot_face:行业痛点分析&平台特点

常见问题一:

AI 技术应用的业务逻辑较为复杂,方案集成的难度较大。往往开发工程师投入不到10%工作量完成算法模型开发,却需要投入90%以上时间去完成应用业务推理逻辑的开发和系统集成工作。费时、费力,验证周期长,成本高,不灵活,甚至最终会无法推行。

平台优势: 应用该平台 低门槛,低成本,极大缩短开发周期 。客户端全程可视化操作,多算法胶囊直接热插拔。无需AI或算法专业背景,便可以在BrainFrame视觉AI分析平台上自动融合调度,将算法胶囊相互连接以自动形成神经网络拓扑结构,高效执行。

应用工程师不再需要担心AI系统工程问题,只需专注算法开发优化,通过BrainFrame平台API统一调度,所见即所得,无需开发,立刻可以验证应用。


常见问题二:

项目硬件、改造投入成本高 ,对预算敏感的项目,决策困难,无法普及。很多行业或企业,结合AI技术进行解决方案提升,往往不能利用现有的普通IP摄像头。而改造安装新的智能摄像头,增加了硬件、实施改造工程成本,造成重复投入和资源浪费。

平台优势: 应用该平台, 全面兼容,灵活配置,即装即用 。BrainFrame是一套纯软件方案,支持私有化和云部署,兼容普通标准IP摄像头等。针对每路视频可灵活定义不同的算法组合,用于各种连续监测跟踪、预警、统计分析工作。可采用集群计算连接多个站点,支持上千路乃至上百万路摄像头视频流。

常见问题三:

平台及算法众多,但系统各自独立,相对封闭。 一些集成商或应用会面临,一旦选择某一个平台集成后,就会受限于只能使用该平台框架下的能力、算法,对第三方不兼容,被“捆绑”后,无法组合或突破,找到最优方案去交付应用。

平台优势:OpenCV推动开源国际标准,OpenVisionCapsules视觉算法胶囊方案。 开发者亦可以采用开源标准代码,快速自行开发封装新算法,也可以快速封装兼容第三方算法,搭配加载实现全新视觉应用。通用性、兼容性强,具有极大的灵活性,即插即用,开发周期短,成本低,预置大量免费算法胶囊供使用。
【开发者免费使用和参与交流,可了解掌握更多技能和平台特性,赋能各类行业应用】

:face_with_monocle:开放平台|算法开源
开发者可登陆下方链接获取免费程序和开源代码——

BrainFrame平台和预装算法胶囊下载(包括说明文档)

https://dilililabs.com/docs/downloads/

算法胶囊开源代码和模板例程可在OpenCV GitHub下载:


算法胶囊文档:

https://openvisioncapsules.readthedocs.io/en/latest/

OpenCV.org 硬件合作伙伴计划

https://opencv.org/opencv-partnership-program/

硬件兼容规范:

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BrainFrame视频分析产品团队

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