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云端智创 | 基于视频AI原理的音视频智能处理技术

本文内容整理自「智能媒体生产」系列课程第二讲：视频AI与智能生产制作，由阿里云智能视频云高级技术专家分享视频AI原理，AI辅助媒体生产，音视频智能化能力和底层原理，以及如何利用阿里云现有资源使用音视频AI能力。课程回放见文末。 01 算法演进：视频AI原理 在媒体生产的全生命周期中，AI算法辅助提升内容生产制作效率，为创作保驾护航。 智能生产全链路 智能生产全链路可分为五大部分。传统的媒体生产包含采集、编辑、存储、管理和分发五个流程，随着人工智能技术的兴起，五大流程涉及到越来越多的机器参与，其中最主要的便是AI技术的应用。以下举例说明： l 采集 在摄像机拍摄时同步进行绿幕抠图，这在演播室或者影视制作场景中是比较常见的。 l 编辑 编辑过程运用到很多技术，比如横转竖、提取封面、叠加字幕等，同时这些字幕还可以通过语音识别的方式提取出来再叠加在画面上。 l 存储 视频在采集和编辑之后，需要存储下来进行结构化分析，像智能标签就是运用在存储场景，从视频中提取出相应的标签，进行结构化的存储，并把视频库中的视频进行结构化关联。 l 管理 存储下来的视频如何管理？如何通过关键词检索到对应的视频？在管理环节，AI可以帮助进行多模态的检索，比如人物搜索等。 l 分发 在存储和管理之后，视频分发也运用到AI技术，比如音视频DNA、溯源水印等版权保护应用。如果通过直播流的方式对广大用户进行直播，那么分发环节还会涉及到直播审核，以免出现直播故障。 基于智能生产全链路，媒体AI全景图应运而生，共分为四个层次： 最上面的层次表达媒体生产的应用场景，包含智能媒资管理、内容智能生产以及视频版权保护。 往下是产品能力，即AI组合达成的能力，比如视频分类、智能封面、智能抠图等。 再往下是AI原子能力，比如语音识别、自然语言处理这些底层的AI能力。 最下是支撑AI能力的基础底座，如编解码和GPU加速等。以上组合起来，生成一张AI运用在智能生产中的全景图。 视频AI原理 视频AI的底层原理究竟是什么？ 人工智能发源于机器学习，而机器学习最早只是一种统计手段，像决策树、支持向量机、随机森林等各种数学方法。 随着时代发展，科学家提出一种人工神经网络的计算方法，或者说算法，后来发现人工神经网络可以变得更大、层次变得更深，经过进一步探索发展，在二十多年前提出了深度学习的观点和概念。 所谓深度学习，就是在原先的人工神经网络上，把中间的层次（我们称之为隐含层）扩展成两个层次、三个层次，甚至发展到现在的几十个层次，即可得到更多的输入层和输出层节点。 当神经网络变得更大、更深的时候，机器学习就演化成深度学习，也就是我们现在俗称的AI。 随之而来产生一个问题：如何将AI运用到视频和图像中？ 假如有一个1080P的视频，视频大小为1920✖1080，此时一张图像上就存在百万个像素。如果把百万个像素点都放入神经网络中，会产生巨大的计算量，远远超出常规计算机所能达到的上限。 因此，在把图像放入神经网络前需要进行处理，研究人员提出了卷积神经网络，而这也是现在所有图像和视频AI的基础。 在卷积神经网络的标准模型中，图像进入神经网络之前需要进行两步操作： 第一步是卷积层。所谓卷积就是拿一个卷积核（可以简单理解为一个矩阵）和原始图像的每一个卷积核大小的矩阵进行矩阵层的操作，最后得到一个特征图像。由于有多个卷积核，所以一张图片可以提取出多个特征图像。 特征图像直接放入神经网络还是太大，因此，需要进行第二步池化层操作，池化层的作用就是下采样，可采取多种方式，比如把方格中的最大值、平均值或者加权平均值作为最终输出值，形成下采样数据。 在上述例子中，一张图像的大小降低为原先的四分之一，输入到神经网络之后，极大降低了原始数据量，即可进行图像神经网络处理。由此可见，用通俗的话来讲，视频或图像的AI模型必须是由大数据喂出来的。 大数据天然地长在云上，云和AI天然的结合，可以使AI在云上得到较好的发展与运用。 了解视频AI原理之后，如何反过来评价AI的效果？ 以典型的分类问题举例，假如有100个视频，需要找出其中出现过人的视频，那么有两个指标可以评价AI模型的好坏：一个是精度，另一个是召回率。 所谓的精度是指，假设AI算法最终找出50个视频，但是检查之后发现，其中只有40个是真正有人的，那么精度计算为40➗50=0.8。 召回率是指，假设这100个视频中真正有人的一共有80个，而AI找出了其中40个，那么召回率计算为0.5。 可以发现，精度和召回率是一对矛盾。假如想提高精度，只要找出来的视频少一点，就可以保证每个找出来的视频都是对的，即精度上升，但此时召回率一定会下降。 现阶段的AI并不完美，也就是说，目前AI还只能辅助视频生产，生产视频的主体还是人。 AI辅助生产 AI辅助生产可以由以下两个示例进行说明。 示例一：通过图片搜索相关图片或视频。Demo显示，输入一张周星驰的图片后，机器虽然不认识这是谁，但是能够从图片中提取此人的外貌特征，然后在视频库里做相应搜索，找出一堆包含周星驰的视频。 示例二：智能横转竖。传统电影和电视剧均为横屏播放，随着移动互联网兴起，这些电影和电视剧需要在手机端进行投放，由此诞生了智能横转竖这样的AI算法，将大量的横屏视频转换成竖屏视频，帮助横屏视频在手机端分发。 电视剧横转竖效果 新闻横转竖效果 02 智能进阶：视频内容理解 智能标签 智能标签基于AI对于视频内容的理解，自动提取视频中的标签、关键词等信息，分析详情会展示为四部分： 第一部分是视频标签，获取视频的类目，视频出现过哪些人物，人物出现的时间点以及在视频中的位置，人物的相似度等。 第二部分是文本标签，会提炼出一些关键词，包括视频文本中出现过的组织机构，比如央视等。 后面两部分为文字识别和语音识别，分别通过图片OCR技术和语音云识别技术实现。 具体示例可在AI体验馆中进行体验，同时，也提供API接入文档进行参考。 体验中心：https://retina.aliyun.com/#/Label API接入文档：https://help.aliyun.com/document_detail/163485.html AI是如何从视频中提取出信息的呢？从视频标签的流程图中可以看到，输入一个视频，分别进行两部分操作： 一部分是对视频做抽帧处理，抽帧得到的图像通过人像识别、场景识别、物体识别、地标识别、OCR等图像AI识别模型，提炼出视频标签。 另一部分是把视频中的音频提取出来，然后通过ASR得到文本结果，最后再经过NLP（自然语言处理），提取出文本标签。 智能审核 视频审核的技术原理与视频标签相同，唯一不同的是，视频标签可以理解为一个正向的视频内容理解，而视频审核是负向的，审核需要识别出一些不合规的、有问题的内容，比如鉴黄、暴恐涉政、违规、二维码、不良场景等信息。 视频检索 视频检索的核心技术点是利用标签结果进行视频的分析和查询。 视频检索架构图显示，媒资系统中的视频通过媒资特征入库模块，导入到智能标签分析中，并得到一系列的标签，包括视频标签、文本标签，原始的ASR、OCR结果等，将这些结果连同视频的元数据信息比如标题、描述等，利用ElasticSearch开源服务进行文本信息的倒排索引和查询。 视频检索过程中会涉及到精排模块，这需要由业务层来实现。如果只是从ES中把符合检索条件的结果提取出来，不一定能满足业务层需求，比方说业务层面对政治新闻场景时，会要求把某些人物的搜索结果更靠前排序，而这就是精排模块所需要做的工作。 检索系统一般都会根据业务层排序，接入业务接口模块，由此一个基本的检索系统搭建完成。但是，现在的检索系统只能按照文本检索视频。如何通过一张图片，检索到相似的图片或视频呢？ 这涉及到视频DNA检索技术。所谓的视频DNA，就是把视频里面的关键帧或者某一镜头提炼出关键信息，我们把它称之为DNA，并把这些信息放入向量数据库中进行检索，更多内容可通过体验中心和接入文档进行拓展了解。 体验中心：https://retina.aliyun.com/#/DNA API接入文档：https://help.aliyun.com/document_detail/93553.html 03 能力升级：音视频智能处理 基于视频内容理解，如何对视频进行智能处理？ 绿幕抠图 绿幕抠图是在视频拍摄或者采集时，把背景替换成电脑制作的画面。在演播室场景中，实际拍摄时根据需求，在主持人的背后放置绿幕背景或者蓝幕背景。 影视制作场景同样运用到绿幕抠图，比如科幻片中无法实景拍摄的部分，会在后期进行背景叠加或其他处理工作，通过在人物背后放置绿幕的方式，把人物主体提取出来。 绿幕抠图要求输入的是蓝幕或者绿幕视频，分辨率不超过4K，同时输入一张背景图片，即可输出替换背景后的视频。以下为示例说明：一个人从绿幕前走过，替换背景后，变成此人在背景前走路，整体效果非常自然。 视频链接：https://v.youku.com/v_show/id_XNTk0MDc4Mjc3Mg==.html 视频链接： https://v.youku.com/v_show/id_XNTk0MDc4Mjc5Ng==.html 如何评价绿幕抠图的质量？首先要处理好边缘溢色，比如在头发边缘，由于原始的图像背景是绿幕，头发缝边缘必然会染上一些绿色，技术上需要把这些边缘溢色擦除掉。 此外，如何真实地呈现透明度，并叠加背后的内容，还有运动模糊，地面阴影等，均是绿幕抠图质量好坏的评价点。 横转竖 横转竖是在移动互联网上分发视频的必备处理手段。 传统人工制作横转竖视频的难点在于：一，需要专业的剪辑软件和制作人员，成本高，速度慢；二，在目标移动比较快的场景中，需要逐帧剪裁，工作量巨大；三，剪裁目标区域后，前后帧难以对齐。因此，横转竖视频更适合由机器制作实现。 智能横转竖的算法流程是：首先对视频进行镜头分割，所谓的镜头分割就是在视频制作中，按照不同拍摄机位的转变，识别镜头的切换，并把不同镜头分割开来。 视频链接：https://v.youku.com/v_show/id_XNTk0MDg4MjA0NA==.html 其次是主体选择，在主体选择时，一般选择画面中最醒目的人作为目标，在上述舞蹈场景中，主体就是这个正在跳舞的人。 然后是镜头追踪，每帧图像做好初期选择之后，下一帧都要跟随目标，即框定的图像跟随这个人进行移动。 最后是路径平滑，镜头追踪完成之后，最终生成的竖屏视频必须是平滑的，不能出现翘边等不良效果。更多内容可参见官网： 体验中心：https://retina.aliyun.com/#/H2V API接入文档：https://help.aliyun.com/document_detail/169896.html 其他视频智能处理能力 目前，阿里云视频云提供的视频智能处理能力，可分为以下四类： ROI提取，即感兴趣区域提取，包括绿幕抠图和横转竖； 智能擦除，比如去图标、去字幕； 关键信息提炼，比如智能封面，即从视频中提取出最能表现视频的一张图片；视频摘要，提取出视频中最能表现视频的简短视频； 结构化分析，比如字幕提取，把嵌入在图像中的字幕自动提取出来；PPT拆条，可以将一个课程视频自动拆成段落。 讲完视频智能处理能力，接下来介绍两项音频智能处理能力：副歌识别和节奏检测。 副歌识别 副歌是指歌曲中的高潮片段。副歌识别有何应用场景？比如，很多音乐APP的试听功能，会直接播放歌曲中的高潮片段，人为进行提取相当麻烦，而副歌识别就能很好地完成任务。 副歌识别的算法流程为：输入歌曲之后，首先进行音乐段落检测，然后提取副歌段落，并进行精调使之更贴合，最后再生成副歌片段。 副歌识别的示例显示，通过调用之后，算法会返回两个结果值，即副歌的开始时间点和结束时间点。 大家可以对返回的结果和音频进行对照，从72秒副歌开始，到102秒副歌结束，副歌识别结果还是非常准确的。 节奏检测 节奏检测即识别音乐中的节奏点，其主要应用场景为视频制作和音乐推荐，比如，通过识别出音乐节奏点，进行鬼畜视频的制作；通过识别音乐的节拍类型，是四三拍还是四四拍，帮助进行音乐分类等。 继续以上述音频示例，节奏检测算法输出两个结果：第一个是节拍时间点，如0.46秒、0.96秒均为节拍时间点；第二个是downbeat时间点，在乐理中解释为重拍，其中0.46秒为第一拍，2.46秒为第五拍，也就是说每四拍为一个小节，每小节的第一拍为重拍，由此检测出该音乐的节奏。 其他音频智能处理能力 此外，视频云还提供其他音频智能处理能力，包括混音，ASR语音识别和TTS语音合成。混音即把两个音乐片段进行叠加，其中涉及到音量增益和自动控制算法。 这些能力进行组合，还可以实现更多玩法，比如歌曲串烧，首先通过副歌识别，把几首歌曲的副歌部分提取出来，然后进行节奏检测，把合适的节拍点合在一起，最终组合成一首完整的歌曲串烧。 04 开箱即用：阿里云媒资服务 基于视频AI原理以及效果，阿里云利用现有资源，提供更方便、更高效的音视频AI使用能力。 MPS服务 MPS是媒体处理的英文简称。阿里云提供针对多媒体的数据处理服务，将媒体处理过程抽象成两种模式：一种是输入音视频等多媒体文件，经过智能化媒体处理，生成一个新的媒体文件，比如之前提到的智能横转竖。 另一种模式是输入一个媒体文件，输出经过媒体处理分析后的一系列结构化数据，比如智能标签或智能审核。 MPS支持多项音视频智能处理能力，此外，MPS的媒体文件类型，既可以输入OSS文件，也支持输入网络URL地址。 MPS接口调用的流程为： 第一步，开通MPS产品，在开通的过程中，控制台会引导进行增加权限等相关操作。 开通MPS产品：https://www.aliyun.com/product/mts 第二步，调用MPS的Open API接口，获得Access Key，包括AK的ID和密钥。所有阿里云的Open API都要通过AK和SK访问。 使用RAM服务获取AccessKey：https://ram.console.aliyun.com/manage/ak 第三步，认真阅读MPS提供的API文档：https://help.aliyun.com/document_detail/29210.html 第四步，针对开发需要，选用不同编程语言，并安装依赖模块：https://help.aliyun.com/document_detail/188024.html 第五步，编写代码。 阿里云MPS服务提供的智能化能力可以分为四个维度： 一是视频内容理解，包含智能标签，智能审核，媒体DNA，媒体DNA是视频检索中的重要组成部分，还有智能封面、视频摘要等。 二是视频智能处理，像横转竖、去图标、去字幕、字幕提取等，从电视剧或电影中抽取出字幕，并输出TXT或者SRT格式，此外，也包括绿幕抠图和PPT拆条等。 三是音频智能处理，包含副歌检测、混音处理、节奏检测和音质检测等。 四是图片智能处理，包含横转竖、去图标和人像风格化。人像风格化可以把一张人像图片风格化成不同的形式，比如把人像进行卡通化，或者进行3D处理。 IMS服务 IMS服务是阿里云近年来新上的服务，全称是智能媒体服务，和MPS服务的区别在于： IMS服务围绕直播和点播场景，是针对媒体处理的全流程服务，可认为是MPS服务的重大产品迭代和升级。 第一，IMS不仅针对于单个媒体处理过程，而是对于媒体服务全流程、全生产周期的管理和制作； 第二，IMS的集成度更高，不光可以进行单个原子能力的音视频处理，还可以进行媒资管理、工作流触发等，让开发者更方便地使用音视频智能化能力； 第三，IMS更智能，后续所有智能化能力升级后都会集中体现在IMS服务中。 IMS控制台融合了媒资管理，媒资库中的音频视频文件，包括图片、辅助的媒资，都可以通过IMS服务进行展示和管理。 利用多模检索的智能化能力，IMS可以实现多媒体文件的智能化检索。传统的音视频文件检索，只能针对标题或者简介进行，而IMS支持对上传的音视频文件做AI自动分类，并根据分类结果进行搜索，同时，也支持对视频中的文字进行自动识别检索。 比如，新闻联播的画面中出现了“康辉”两个字样，虽然视频文件的标题和简介里都没有出现过“康辉”，但在搜索“康辉”时，AI还是可以搜索识别出此视频文件，这就是多模检索的能力。 Retina多媒体AI体验中心 上述MPS和IMS服务的智能化能力，都需要通过Open API调用或者控制台开通使用，而Retina体验中心可以让大家更方便快捷地进行体验，只需上传视频或图片，就可以直观地得到经过智能化处理后的结果。 例如，在Retina平台，你可以体验人像卡通化的效果，只需上传一张人像图片，经过自动处理，就能获得童话风格的卡通人像图片，更多体验就在：http://retina.aliyun.com/ 随着视频与AI技术的发展和演进，AI在媒体生产领域中发挥着越来越重要的作用，以更快的速度、更高的效率完成之前难以实现的事情。 未来，AI将从辅助媒体生产，逐渐转变为直接生产有意义、有价值、有情感的视频，进一步加速媒体生产制作全自动处理进程。 更多完整内容详见课程回放 ⬇️ 视频链接：https://v.youku.com/v_show/id_XNTk0MjQ4Mjk5Mg==.html
2023-02-10
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对话清华经管朱恒源：中国智造不是弯道超车，是产业跃迁

“中国的制造业正在经历的变革不是【弯道超车】，是【产业跃迁】。” 清华大学经济管理学院创新创业与战略系副主任、清华大学全球产业4.5研究院副院长朱恒源用”跃迁“这样一个量子力学术语描绘了中国制造业正面临的这场变革。 根据能量守恒原理，当处于低能级轨道的电子吸收一定的能量，就可以跃迁到高能级轨道上。在产业的新轨道里，一切都将重新排序。 “这也是为什么美国会担心：如果只是一次弯道超车的话，（美国）可以在路上堵住你不让你抄。但是跃迁的话，最后一定是一个【乱拳打死老师傅】的过程。” 在中兴换“芯”事件打得火热，中国制造业被推上风口浪尖的关头，大数据文摘在清华经管学院见到了朱恒源，并就“智能制造”和“数字经济”这些话题，和他聊了聊。 “中国市场是全球市场的缩影” 大数据文摘：按照跃迁的概念，实现轨道转化的条件是吸收足够的能量，中国制造业变革的能量来自哪
2018-04-22
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Lectra力克公司发布新战略 助力客户打造“工业4.0”智造流程

力克公司，专注于为使用软性材料（纺织品、皮革、工业面料以及复合材料）的行业提供整合技术解决方案的全球领导者，日前发布了一项新的战略，旨在助力时尚服装、汽车、家具企业成功迈入“工业 4.0”时代。 为了实现制造业转型升级，中国政府提出的“中国制造2025” 行动纲要与“工业4.0”具有一致的愿景和核心理念。基于从创意到生产的整个工业流程的数字化，“中国制造2025”旨在打造一个全新的工厂生态系统。工厂得以优化资源配置变得更加灵活，并为产品创建全新的数字化生命周期，从而惠及消费者。 此外，大批量定制正日益取代传统大规模标准化生产，同时企业需要快速向市场供应高品质的产品，以满足日趋严苛的客户需求。为了应对这些挑战，数字化的价值链显得至关重要，因为它能够在创意团队、产品开发团队、智能工厂、供应商和消费者之间创建实时的联系。 力克首席执行官 Daniel Harari 表示：“想要应对这些全新挑战，我们的客户可以依赖力克兼容‘工业4.0’原则的软件和设备，依赖我们自 2007 年以来积累的丰富工业物联网知识，以及我们的团队在各行各业掌握的专家经验。凭借这些强大的基础，我们正在大规模地丰富我们的解决方案组合，充分利用最新的技术，并整合行业的最佳实践，从而进一步巩固力克作为‘中国制造2025’愿景先行者的地位。” 新发布的SaaS（软件即服务）模式正是力克这一新战略的体现。该模式从 2015 年开始研发，并通过云计算技术不断增强。SaaS模式借助数据分析和挖掘技术催生更加智能化和网络化的设备，并优化设备、软件和服务之间的集成。此外，针对不同行业新推出的服务将进一步强化该模式，使得力克能持续为客户改善流程。2017 年，该模式将正式投入测试，部分受邀参加测试的客户得以从产品设计伊始便参与其中。上市时间计划在 2018 年。 “为了给客户创造更高的价值，力克决定将 2017-2019 年的研发经费提高到营业收入的 10%，也就是说2019 年的研发经费会比2016年增加约 50%。这样，我们就能够帮助客户实现卓越运营，这一点对于他们在第四次工业革命中取得成功不可或缺。” Daniel Harari总结道。 本文出处：畅享网 本文来自云栖社区合作伙伴畅享网，了解相关信息可以关注vsharing.com网站。
2018-04-15
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智慧视频”何以为智？看戴尔存储的“互联网思维”架构

引言 秉承企业级解决方案的开放原则，戴尔视频监控解决方案在满足基本的视频采集和存储需要外，更为企业随时随地提供远程视频浏览、查找等更多高级功能。戴尔存储基于目前市场上三种主要的视频监控解决方案不断优化，为客户带来更多价值。 秉承企业级解决方案的开放原则，戴尔视频监控解决方案覆盖从采集、传输、处理、存储、分析到视频云，并在满足基本的视频采集和存储需要外，为企业随时随地提供远程视频浏览、查找、智能搜索及回放点播的高级功能。 目前市场主要的视频监控解决方案有三种，包括分布式视频存储解决方案、集中式视频存储解决方案和智能视频分析解决方案。戴尔存储基于这三种主流建设方案不断优化，并为客户带来更多价值。就分布式视频存储解决方案来说，戴尔显著提升了经济性。那么，针对集中式视频存储解决方案、智能视频分析解决方案，戴尔具体有什么特色呢? 集中式架构视频监控解决方案 针对集中式视频监控解决方案，特点是：大容量、高性能与高可用!在平安城市中心、监控中心、金融机构中、大型园区或楼宇中心通常建设的集中存储，由于起始容量较大，后期的扩容升级举步维艰，戴尔存储提供FS8600高性能流动文件系统和SC4000、SC8000和SC9000等系列混合存储实现跨系统联盟集成能力，支持跨网统一索引和各类视频应用。其中FS8600高性能并行文件系统支持高达40PB单一命名空间，可提供10万路1080P高清并发视频流，为业务扩展和管理带来众多好处。 戴尔SC系列中高端存储根据上层应用访问时间和频率自动分层，从T1级数据到T3数据，包括RAID、实时快照、即时回放、双活卷和应用级感知等构建数据冗余，避免采用传统高端硬件模式，降低投资成本。集中式视频监控存储解决方案的主要特色：1.更经济实惠的闪存存储支持高密度、低成本TLC介质，以普通15K机械硬盘交付闪存硬盘，极大地提升大规模的摄像头并发读取性能。戴尔正努力降低所有SC系列阵列类别的闪存成本，提高闪存密度，提高经济实惠的通用阵列的性能。 2.更高性价比在容量与性能之间平衡达到最佳，FS8600流动文件系统式并行化存储阵列架构，可按2、4、8控制数扩展，负载分担，避免回播和转发瓶颈通过负载均衡多节点联盟共同提供服务，在出现重大系统问题时候，能够复用多节点性能平衡，满足上千路视频对同一视频回播或转发需求，从而大大降低了出现系统瓶颈的风险。 另外，FS8600流动文件系统与SCv2000、4000、8000和9000集成， 实现横向扩与竖向扩展的完美结合，既可以视频文件读大带宽的需求，也可以满足大量的顺序或随机视频小文件IO读写。 3.节省升级和维护成本附带永久存储软件许可，轻松跨块和文件扩展，无需断代升级，也即永不断代升级!戴尔闪存驱动磁盘的终身保修，终身更换任何损坏的固态硬盘。 4.企业级IT系统应用级高可用性存储系统控制器与盘柜物理架构的高可用性，前后端网络双冗余方案体系、存储双活卷的高可用性。SC系列内嵌的CDP功能相当于快速的连续数据保护，直接可在存储系统内部完成分钟级别的连续数据保护。相对于需要安装第三方的外部的软/硬件CDP设备来保护存储，SC系列的Replay数据回放操作直接，简单，成本节省。已经现场测试的设计，可在逾 2,600 万小时的正常运行时间内实现 99.999% 的可用性。 存储系统控制器与盘柜物理架构的高可用性，前后端网络双冗余方案体系、存储双活卷的高可用性。SC系列内嵌的CDP功能相当于快速的连续数据保护，直接可在存储系统内部完成分钟级别的连续数据保护。相对于需要安装第三方的外部的软/硬件CDP设备来保护存储，SC系列的Replay数据回放操作直接，简单，成本节省。已经现场测试的设计，可在逾 2,600 万小时的正常运行时间内实现 99.999% 的可用性。 视频监控实时分析解决方案 既然是实时分析解决方案，高性能、横向扩展是必备! 随着平安城市的规划和需求日趋成熟和明确，其重点从布点数量向管理应用转变，戴尔存储提出“智慧视频”的理念，利用强大IT基础设施与智能平台结合，集成移动化、社交化、软件定义数据中心、融合集成架构、混合云与安全性要求，提供实时并行化的数据挖掘、智能化视频分析服务，帮助公安等行业有效解决科技强警所要解决的各种IT系统问题。 戴尔在两年前推出的流动缓存架构很好地解决横向扩张与竖向扩展的矛盾，高性能与高经济性的冲突。应用于视频监控的流动缓存架构不仅仅创新地处理海量的视频数据，也利用高性能的数据库对分析和处理后的元数据信息进行深度挖掘和统计，从而获取更有价值的信息，最终辅助现有业务效率提升，为快速安防诊断、分析提供帮助。 视频监控实时监控分析应用加速解决方案的主要特色：1.面向应用加速的松耦合横向扩展架构它采用x86 2路或4服务器作为应用分析节点，节点内安装轻量级的流动缓存驱动软件，节点之间通过低延迟网络并行连接，驱动软件同步视频或其他应用级缓存数据。 可以兼容第三方x86服务器安装闪存盘作为应用加速客户端，戴尔服务器安装闪存盘作为缓存同步服务端。流动缓存架构适用于构建大型数据分析等极限性能需求的一体化存储解决方案，采用业界开放标准最高IOPS性能、最优成本结构，开放标准，实现最佳兼容、平滑升级，完整的企业级特性和最佳的视频文件数据库保护及灾难恢复技术。 从服务器、网络到存储控制器，全部采用通用芯片处理，是很好地符合摩尔定律的互联网思维的新型存储架构，避免架构锁定，极大减少了视频监控用户的总体拥有成本。 2.流动缓存架构与视频监控应用紧密结合，线性性能提高 该方案支持Linux操作系统、Oracle数据库或VMware虚拟化结合。在Oracle OLTP的 8节点配置下可以增加6倍并发用户数，减少99.3%的平均响应时间。在与某大型提供智能交通视频分析的合作伙伴测试中，按照ITS系统部署规范，测试结果表明流动缓存架构完全适用于超过20亿条记录的大型智能交通项目。 3.流动缓存方案具备实时视频分析预处理能力和 统一数据存储集中管理 流动缓存架构支持视频写入同时实现服务器端预处理，让存储更加靠近计算，生成缓存元数据存储本地计算节点，最大程度满足联网视频分析业务需求。 视频分析节点之间互相冗余，缓存分析数据在节点之间实时同步;当视频数据第一次读取时，从后端集中存储读入本地应用级缓存系统，同时统一刷新全局的缓存目录表;当节点视频分析闪存缓存溢出时，自动同步到后端存储阵列。后端SC系列存储同时支持开放平台接口比如PowerShell、GUI或Web管理监控系统，满足安防行业增值业务互联需求。 彻底颠覆传统高端存储架构，以互联网思维构建未来就绪的IT基础设施架构，存储优化的戴尔视频解决方案不断提升平安城市各相关部门信息化协调战斗力、其他行业安防支持能力和有效保障安全生产。 作者：佚名 来源：51CTO
2017-08-08

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

时间: 2026-08-21 大小: 1.42GB 下载: 6次
Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

时间: 2026-08-21 大小: 9.84MB 下载: 40次
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