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EdgeRealtimeVideoAnalytics:使用Redis Streams,RedisGears,RedisAI和Re...
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2021-05-13
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RedisEdge实时视频分析 使用Redis Streams,RedisGears,RedisAI和RedisTimeSeries进行实时视频分析(例如统计人数)的示例。 给定,最终输出看起来像这样: 概述 该项目演示了RedisEdge堆栈的可能部署,该堆栈可提供视频流的实时分析。 下图描述了系统各部分之间的流程。 该过程是一系列的操作流程,如下所示: 视频流生产者将捕获的帧添加到Redis流。 新框架将触发RedisGear的执行: 如果需要,对输入流的帧速率进行下采样。 准备符合模型要求的输入框。 调用RedisAI在框架上执行对象识别模型。 在Redis Stream和TimeSeries中存储模型的输出(即,被计数的人员及其下落)。 视频Web服务器根据Redis流中的实时数据渲染最终图像。 时间序列从Redis导出到Prometheus,从而可以使用Gr
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EdgeRealtimeVideoAnalytics-master.zip (35个子文件)
EdgeRealtimeVideoAnalytics-master
.circleci
config.yml 570B
.gitignore 24B
README.md 11KB
redisedge
Dockerfile 518B
run.sh 177B
redisedge.conf 251B
requirements.txt 52B
diagram.svg 275KB
LICENSE 11KB
prometheus
Dockerfile 125B
config-local.yml 73B
Dockerfile-local 131B
config.yml 98B
app
Dockerfile 122B
capture.py 4KB
server.py 3KB
gear.py 8KB
models
tiny-yolo-voc.pb 133B
init.py 4KB
requirements.txt 78B
yolo_boxes.py 3KB
top.py 2KB
data
README.md 168B
countvoncount.mp4 133B
docker-compose.yaml 1KB
.gitattributes 83B
grafana
Dockerfile 282B
config.ini 78B
dashboards
video-analytics.json 12KB
provisioning
dashboards
dashboards.yaml 153B
datasources
prometheus.yaml 194B
prometheus-local.yaml 193B
Dockerfile-local 288B
demo.gif 10.23MB
docker-compose.local.yaml 914B
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侯戈
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