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

目前的人工智能算力主要是由专有的AI硬件芯片，以及提供超级计算能力的公有云计算服务来提供。其中GPU领先其他芯片，在人工智能领域中用得最广泛，GPU有更高的并行度、更高的单机计算峰值、更高的计算效率。

什么是计算机视觉？计算机视觉使计算机能够理解图像和视频的内容。 计算机视觉的目标是使人类视觉系统可以完成的任务自动化。计算机视觉任务包括图像采集，图像处理和图像分析。图像数据可以采用不同的形式，例如视频序列，从多个角度不同的摄像机查看的图像或来自医疗扫描仪的多维数据。用于计算机视觉训练的图像数据集Labelme：由MIT计算机科学和人工智能实验室（CSAIL）创建的大型数据集，包含187,240张

相信大家现在对“雪亮工程”、“明厨亮灶”、“智慧天眼”这类词并不陌生，在国家的号召下，我们已经建成了世界上最大的视频监控网，视频智能化被运用到了各个独立的行业当中，大数据时代已经到来，以视频监控应用为核心的大数据智慧安防已经成了当代公共治安防控工作发展的新趋势。在大数据时代下，很多安防厂商不断推出智能检索、人脸识别、车牌识别等各类监控视频智能应用产品。而与当下火热的AI产品不同的是，以大数据可视化

将AI安全生产摄像机与EasyCVR视频平台结合使用，通过安全帽检测，可以有效地来检测工人是否合规穿戴个人防护装备，提高视频监控应用在行业多场景下的智能分析与处理能力。

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