作为人工智能视觉应用开发者和系统集成商，您是否为找不到易用、高效的视觉人工智能技术方案而苦恼？是否为智能视觉物联网投入产出不明确而纠结？作为人工智能视觉算法开发者，您是否面对特定算法容易做，产品转化难而苦恼？作为智能摄像头和智能视觉设备的制造商，您是否为没有完整、易于集成的系统平台，产品推广慢而苦恼？
人工智能业界首创，采用边缘计算的BrainFrame实时视频/视觉AI分析平台正式发布！我们和OpenCV.org于2020年初联合发布了BrainFrame + OpenVisionCapsules开源视觉算法胶囊方案，用户和开发者现在可免费下载：https://dilililabs.com/zh/download/ 。
该平台可应用于各种连续监测跟踪和统计分析场景，例如：人和车辆的识别和跟踪；行为分析；物品分类，产线质检；异常报警等。用户或者系统集成商可以用鼠标拖拽算法胶囊组合到BrainFrame平台服务器上，简单配置后即可把视觉人工智能用于各种应用：工业、零售、管理、交通、医疗等等。通过提供强大的易集成、易扩展和部署、功能强大的计算机视觉和神经网络实时视觉平台，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。
BrainFrame平台特点如下：
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边缘计算，即装即用：1）视频进入，结构化数据输出。其视频处理和AI推理运行在边缘计算设备上，从固定摄像头视频流中实时提取Insights，协助工作人员对现场工作进行监测跟踪，或者记录数据。结构化数据以实时报警方式输出，或者报表形式以便事后统计分析和决策。2）系统自带各种视觉应用*：各种场所人员排队队列管理/座位占位到岗等管理，货架空间/库存货物管理，安全生产规章管理，餐馆/零售业务人员管理，银行服务和工作大厅管理，交通/城市管理和分析等，无需另外开发。3）工作人员通过图形界面自主对视频中现场不同区域根据业务需要设置人工智能规则，进行监测跟踪或者实时报警设置。也可以根据业务需要调整报警方式或者报表格式等。Getting Started - BrainFrame Documentation 。
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部署便捷，扩展灵活：1）系统采用面向用户的图形界面，简单易用，是所见即所得WISIWYG (What It Sees Is What You Get) 智能视觉平台。下载BrainFrame服务器端软件，直接在Linux上安装投入使用，无需编程。按照说明在x86计算机上软件安装过程通常一个小时左右：https://dilililabs.com/docs/user_guide/server_setup/ 。系统自带Linux或Windows 图形人机界面客户端，包括数据库/数据看板图表，实时报警界面等。从客户端界面直接键入普通摄像头IP地址，立即配置系统开始智能视频运营。配置系统几分钟即可完成https://dilililabs.com/docs/user_guide/client_setup/。2）如果计算机配置了GPU，可以选用发布的任何高性能、高准确性算法胶囊；如果没有GPU，可以选用高性价比的OpenVino兼容的算法胶囊。3）BrainFrame既可以作为独立AI视频应用管理几路摄像头，也可以作为企业或者工业的AI视频服务，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。
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易于集成和定制。BrainFrame为人工智能应用开发者和系统集成商提供以下接口开发、集成方式：1）可以通过REST API或者Python API和数据库API BrainFrame API Documentation 进行二次开发，集成到企业或者工业应用中。采用REST API集成时，从视频帧进入到应用触发时间可以到几十毫秒。采用数据库API时可以在几百毫秒的相应时间范围内。数据库历史记录可以永久存储，或者定期清除。2）BrainFrame基于算法胶囊规范。如果需要，算法开发者可以使用通用的开发系统，例如TensorFlow, OpenCV DNN, OpenVino等开发新算法，然后很容易自行封装生成算法胶囊，并加载到BrainFrame 中实现全新视觉应用。OpenVisionCapsules算法胶囊提供模板程序和封装工具。根据模板封装一个新算法通常改动少于50行代码，算法胶囊用封装工具自动生成。算法胶囊开源代码和模板例程可在OpenCV github下载：GitHub - opencv/open_vision_capsules: A set of libraries for encapsulating smart vision algorithms 。
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BrainFrame算法自动融合、调度加速引擎采用多项先进的人工智能技术和算法（专利申请中）：1）系统算法调度，资源调度，AI Inference处理流水线全面优化，充分使用系统所有计算资源，提供完整人机界面控制。应用工程师使用BrainFrame，无需再考虑以上问题，可以专注于解决应用领域问题。2）BrainFrame系统兼容Intel CPU，Intel Graphics，Intel Movidius/FPGA*和 NVidia GPU人工智能加速计算平台，也可扩充支持或者兼容其他芯片架构。3）系统采用自动算法融合技术动态实时进行算法融合。用户根据应用的需求，可随时加装需要的算法胶囊组合，或者卸载暂时不用的算法胶囊，即插即用，系统运营状态不受影响。如果需要针对某种特殊应用开发特定新视觉算法或者神经网络算法，算法工程师可以重用大量发布的算法胶囊，仅专注于开发需要的特定算法。BrainFrame自动进行新算法胶囊和其他已有的算法胶囊的实时动态融合。
对于系统集成商，智能摄像头以及硬件制造商而言，借助于功能强大而易于集成的BrainFrame平台，通过以下应用方式，可快速进入市场，让投入产出更清晰可测：1）硬件制造商可以根据开源算法胶囊规范制造智能摄像头。通过硬件算法胶囊适配实现和BrainFrame完全兼容。2）OEM也可以生产预装BrainFrame的智能视觉边缘计算机，以供系统集成商大规模部署企业级或者城市级应用。3）系统集成商采用BrainFrame可直接接入使用已部署的普通标准IP摄像头。简单配置，可快速启用智能视频分析运营。也可以轻松用BrainFrame + 普通IP摄像头 + 智能摄像头迅速部署边/端/云混合计算架构，使用最小的带宽充分利用边/端/云的计算资源，并立即搭建完整的系统解决方案。
（*注：此部分功能未来将公开发布。如感兴趣提前了解，请联系公司销售人员）
BrainFrame和预装算法胶囊下载：（包括说明文档）
https://dilililabs.com/docs/downloads/
算法胶囊开源代码下载：（BSD license）
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/
合作和技术支持，登录咨询： https://forum.dililiLabs.com/
Email: info@dililiLabs.com
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