平台内置的AI训练框架会自动完成模型训练，业务人员只需设置识别精度、训练轮数等简单参数，等待数小时就能得到可直接使用的质检模型。

训练周期从数周缩短至数天，标注人力成本降低80%。

对于制造业企业而言，AI模型私有化部署平台DLTM带来的不仅是质检效率的提升，更是管理模式的变革。

内置PyTorch、YOLO等主流深度学习框架，自动完成数据增强、模型选型、超参优化，实时展示训练进度与准确率曲线。

AI大模型训练工作站DLTM以零代码AI能力，让每一个安防系统都能从"事后查录像"进化为"实时智能预警"。

采用算法+算力+平台一体化的AI视频智能分析智慧园区解决方案，融合先进的视频分析边缘计算系统，支持多种主流视频传输协议，兼容已建监控设备。

边缘AI计算技术在安防视频领域中的应用具有显著的优势和广阔的前景。随着技术的不断进步和应用的深入拓展，边缘AI计算技术将在更多领域发挥重要作用，推动行业的智能化发展和创新变革。

EasyPusher推流是EasyDarwin开源流媒体团队开发的一款推送流媒体音/视频流给标准RTSP流媒体服务器（如EasyDarwin、Wowza）的流媒体推送库，全平台支持(包括Windows/Linux(32 & 64)，ARM各平台，Android、iOS)，通过EasyPusher我们就可以避免接触到稍显复杂的RTSP/RTP/RTCP推送流程，只需要调用EasyPusher的几个A

我们广义上的边缘计算网关就是在边缘侧处理数据的设备。在视频数据处理当中，边缘计算网关在靠近数据源头的一侧完成计算，超快响应的同时，也能在保证无网络情况下持续工作。该设备就如同人体的神经，将感知到的各类讯息传递给大脑进行处理，大脑经过运算判断出要做何种反应，再由神经传递到全身四肢。

在本文中，我们列出了 10 个可用于启动人脸识别项目的人脸数据集。1| Flickr-Faces-HQ 数据集 (FFHQ)Flickr-Faces-HQ 数据集（FFHQ）是一个由人脸组成的数据集，在年龄、种族和图像背景方面比 CELEBA-HQ 数据集包含更多的变化，并且对眼镜、太阳镜、帽子等配饰的覆盖范围也更好。图像是从 Flickr 抓取的，然后自动对齐和裁剪。大小：数据集由 70,000