内容来源：7月14日线上直播

内容编辑&排版：李擎

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直播主题：OpenVINO +EdgeX 联合分享

直播时间：7月14日 20:00-21:30

直播内容：ORI 和 EdgeX  简介；OpenVINO 推理结果导入 EdgeX；2020 EdgeX 中国挑战赛权威解读

戳链接，了解直播预热：

直播 ｜ OpenVINO + EdgeX 联合分享

第一位为大家进行分享的是黄晓峰老师。他为大家介绍了 ORI、EdgeX 的历程、以及 EdgeX 在软件定义上的框架图。 

首先，黄老师为大家介绍了 Open Retail Initiative (ORI)。

ORI 是 Intel 内部的一个开放的泛零售倡议， 其核心原理为用一些标准的零散小组件（如：乐高），这些组件之间有一些标准的定义，而这些定义可以由一些很小的模块组成一个相对大的模组，再有模组构成一个整体方案落地实施。

此外，黄老师补充道：“目前有两个比较流行的方式可以完成方案。” 如下图：

第一种方式为 Monlithic （单体）模式，即从头到尾一直采用该模式，其耦合程度相当高。第二种方式为 Microservices（微服务）模式，类似于乐高，有解耦，在解耦之后每个任务做完自己想做的事情；同时，该模式带有一些标准接口（API），接口之间可以相互进行通讯，还可以灵活地进行自我解耦或组合。

接下来，黄老师为大家介绍了 ORI 的框架图。

左边为 Portainer, 这是一个远程管理的开源软件项目，其部署在远端。右边为边缘服务器。边缘服务器分为三层：底层为 Intel 的硬件平台；中间层的 in-hand manageability agent 是与远端通讯层的本地代理，除此之外，中间层还包括了一些其他的操作系统；中间层以上包括CV Framework, EdgeX Framework 以及 Use cases。另外，黄老师还为大家介绍了 EdgeX 的历程。

第一步，设备直接向云端进行通讯。在这一过程中，可能会有一些问题，例如：宽带、安全或一些信息管理的，这些问题会使得在比较靠近设备端的节点部署。另外，在该过程中会衍生出许多的缓存，会储存到Gateway里面。

第二步，随着需求越来越丰富（比如：图表分析、本地分析），对边缘的要求也随之增加。

 最后，前两步导致的结果是，EdgeX首先部署在边缘侧。在边缘侧，将很多标准或非标准的协议接入管理，即南向接入；接入后，会在EdgeX里进行储存、分析。另外，北向可以直接向云端进行通讯。还有，EdgeX是一个完全中立的开源项目，没有倾向性。

最后，黄老师为大家介绍了 EdgeX 在软件定义上的框架图。该框架图主要分为四个横向服务以及两个纵向服务（Security和Management），如下图：

黄老师还通过设备到云端交互的例子为大家进一步的解读了框架工作过程，如下图所示：

上行：数据从南向到北向的流

下行：从北向到南向的命令操作

其中，在 Core Services一层中，Core Data一般存储设备产生的数据， Command 是给设备发出命令的组件，Metadata 对数据源进行描述。

这里有一些链接，可供大家学习：

第二位为大家分享的是冯伟老师，他主要向大家介绍了 VAS 中的 Gstreamer 以及 Intel 用到 Gstreamer 插件。

首先，冯老师讲解了基于深度学习视频处理需要的步骤，如下图所示：

该步骤的大致过程为：将一个视频源输入进行解码->得到 roll data->对深度学习的算法做预处理->将处理结果传给 OpenVINO 进行推理->得到推理结果->进行后处理->将后处理的结果做编码->输出。

 接下来，冯老师还为大家分享了什么是 Gstreamer 。冯老师讲道：“ Gstreamer 是一套基于流水线的流媒体处理框架，它与流媒体的内容无关。”具体框架如下图所示：

Element是构建Gstreamer流水线框架的最基本元素，如下图：

需要注意的是， sink element 是流水线的结尾，每一个完整的流水线必须具备 sink element。此外，常用的element的组合为Bin，如 play bin, record bin.

冯老师为大家举了一个流水线的例子，如下图：

另外，冯老师还为大家介绍了 Gstreamer 的一些插件，如下图：

这些插件有很多作用，比如，我们可以使用 gst-lunch-1.0 对自己写的流水先进行检测。

最后，冯老师为大家介绍了Gstreamer Video Analytics（GAV）,它是 VAS 最核心的模块。

该插件有以下几类：

第三位为大家进行分享的是孙敏老师，他为大家介绍和解读了2020 EdgeX Challenge 中国挑战大赛。

赛事时间表如下图所示：

需要注意的是，全部赛事在线上举行。

这次比赛分为商业赛和工业赛道，如下图：

比赛的评分标准如下：

比赛奖金如下：

除了奖金外，还有一些商业机会和一些商业计划的奖励以及投资支持：

Q1. pxx_520 : EdgeX 对硬件平台及系统会有什么要求？

黄晓峰老师：官网上其实对于底层硬件是没有过多要求的。但实际上，如果要用容器进行下载和分发，至少要将操作系统运行起来，如 docker。其实，Windows 有很多方式跑。比如用 windows base 或者是变成 Windows 的进程跑。

孙敏老师：EdgeX 是 hardware agnostic，也是 OS agnostic，也就是说，不论它基于Intel 还是Arm 都可以应用。从硬件来看，有一些基础条件需要达到，比如内存要有1个G ，硬盘空间至少要有3个G，如果想要存储更多的数据，则还需要更多的硬盘空间。另外，在选择硬件时，不仅要看硬件本身，还要看硬件周边提供的东西，比如 Intel 公司除了针对硬件本身，还提供了 OpenVINO 等周边。

Q2. 43909551132_bili : EdgeX 只支持英特尔系的硬件吗？还是其他相应软件它也支持？

孙敏老师：它不单单支持 Intel 硬件，RISC 的硬件它也可以支持。

Q3.橙子阿梦 : EdgeX中国挑战赛工程师可以报名吗？有没有什么限制？

孙敏老师：可以报名。除了要注意队伍的人数（3-5人）以及一个人不能同时参加几支队伍等要求外，凡是年满18周岁，不论是最终使用者，还是来自于SI 或ISV 的工程师，科研所研究人员以及大学生都可以报名参加。

Q4.bili_57425146859 : 请问，微服务是放在云端，还是边缘端，如何下发微服务？

黄晓峰老师：我们整个方案的关注在边缘侧。前面我也介绍到，在整个Open Retail Initiative 里面，容器、微服务的管理有很多方式，但我们建议用 portainer 以及整个 docker 的 image，这样的话，软件在远端下发比较方便。

Q5.期待未来的Timmy : OpenVINO 的 Dlstreamer 和 Gstreamer 什么关系？

冯伟老师：Dlstreamer 应该算是 GVA 的另外一个名字，所有的东西都是基于 Gstreamer 的。

Q6.答辩是线上还是线下？

孙敏老师：由于疫情原因，我们所有的答辩都是线上。

Q7.pxx_520 : 提供的硬件平台是什么？

孙敏老师：硬件平台是由 Intel 合作伙伴提供的智能边缘设备，具体配置可以在赛事的主网站进行查询。

Q8.目前哪里有包含 OpenVINO 和 Media SBK 的一个 Docker 图片，能否请老师分享一下？

冯伟老师：我们现在没有直接提供 Docker image 的下载，但是我们在 GitHub 上开源了所有项目，可以在拿到 docker file 后自己去建立。

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