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视频结构化 AI 推理流程

2022-09-23  本文已影响0人  GoCodingInMyWay

「视频结构化」是一种 AI 落地的工程化实现，目的是把 AI 模型推理流程能够一般化。它输入视频，输出结构化数据，将结果给到业务系统去形成某些行业的解决方案。

换个角度，如果你想用摄像头来实现某些智能化监控、预警等，那么「视频结构化」可能就是你要用到的技术方案。

不过，也不一定需要自己去实现，因为各个芯片厂商可能都提供了类似的流程框架：

以上个人没用过，简单看了下，都受限于只能用厂商自家的芯片。个人经验来说，一般硬件还是需要多家可选的，自己实现一套「视频结构化」还是有必要的。

本文将介绍「视频结构化」的实现思路、技术架构，以及衍生的一些工作。

实现思路

有一个 AI 模型与一段视频，如何进行推理呢？

以上是最基础的推理流程，完成得不错👏

简单任务，这样满足要求就行。但实际任务，可能：

以上流程一般称为「视频结构化」：输入多路视频，进行实时分析，最后输出结构化数据，给到业务系统。

该流程，这里把它分为了输入、推理、输出，都是一个个任务节点，整体采用 Pipeline 方式来编排 AI 推理任务。输入输出时，一般会用 RPC 或消息队列来与业务系统通信。

整体架构

「视频结构化」整体架构，如下：

管道节点

管道 Pipeline 这块是主要部分，其实现都是一个个节点：

节点就是个生产消费者，用个阻塞队列很快就能实现。节点间组成一个树，也就是任务编排的结果。节点会有输入输出差异，要约定清楚或分几个类型。

节点流程：消息队列有任务，取出执行，结果进结构化数据，最后发给下一节点的消息队列。

节点的线程数、队列上限，都可做配置。依据耗时分析，可以优化调整。

GStreamer 的 pipeline + plugin 的技术架构值得学习。个人没深入了解，所以不好具体评价，倒见过在输入做插件化解码。NVIDIA DeepStream 直接就基于 GStreamer 开发的。

结构数据

结构化数据，在整个 Pipeline 里是不断追加完善的过程，最后输出时一般 JSON 化推送。

它的内容约定，是最主要的。会有：

它会用作节点的输入，例如获取人脸特征，依赖前一目标检测节点的人脸 boxes 信息。

基础模块

技术选型

「视频结构化」用 C++ 实现，主要以下几点：

更详细的技术栈，可见该分享：https://zhuanlan.zhihu.com/p/362711954 ，思维导图很详细。

「视频结构化」实现有些要看自己的权衡：

衍生工作

「视频结构化」会有一些衍生的工作：库、工具或系统。

首先，模型一般自定义格式，一是保护，二是方便自己使用。所以，会把原模型及其配置封装进自定义格式，还会标明推理方式、前后处理选择等。

这里会有如下两个部分：

模型可能还要裁剪、量化，也是工作的一部分。

其次，任务情况、JSON 配置、日志等，成熟一点，还会提供管理后台方便使用。

此外，还可能有：

结语

「视频结构化」只是 AI 落地的一部分，实际做方案一是对接算法模型、二是对接业务系统，还可能要去适配新的摄像头或硬件平台。

也就是会有两种支持列表：硬件列表、模型列表。这就是积累的成果了。

「视频结构化」会部署成中心服务器，或边缘计算。不过，只是简单任务，现在可能智能摄像头就够了，都带边缘计算识别人脸什么的。

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