Vitis™ 視頻分析 SDK

將視覺化為強大的洞察力

概述

構建自己的智能視頻分析解決方案

Vitis 視頻分析 SDK 旨在在 Xilinx 目標平台或您自己的平台上構建和部署智能視頻分析應用及服務。它建立在 Xilinx Vitis™ 和 Vitis™ AI 之上,基於普及的 Gstreamer 框架,可提供各種常用的插件,包括視頻、預處理、深度學習和後處理插件等。您可以自由地使用 Vitis 視頻分析 SDK 編寫 C/C++ 或 Python 代碼,構建端到端 IVA 流水線。

  • 針對多數據流及多階段應用的端到端吞吐量與時延進行了優化
  • 可為普及型目標檢測、分段和分類任務提供廣泛的人工智能模型支持
  • 麵向硬件加速和軟件處理的定製插件
  • 在嵌入式和 PCIe 加速平台之間遷移毫不費力
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完整的軟件堆棧

構建並部署基於人工智能的智能視頻分析應用

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性能與可擴展性

在邊緣、本地和雲端間提供業界一流的端到端性能

靈活應變性與靈活性

不僅提供高度靈活的分析工作流程,而且還提供廣泛的 AI 模型,可充分滿足您的需求

生產力 & TCO

從快速原型設計到全麵投產,開發工作更少,部署成本更低

精選視頻

輕鬆構建您的智能視頻分析應用

最佳性能

KV260 端到端吞吐量圖像

來源:WP529,通過 Vitis VAS 和 Deepstream 5.0 使用 Uncanny Vision 的 ANPR 應用進行了基準測試

VCK5000 端到端吞吐量圖像

AI 模型:Yolov3(416x416) + 3 * Resnet18(224x224),使用 Vitis VAS 和 Deepstream 5.0 進行了基準測試

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合作夥伴解決方案

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智慧零售/城市/樓宇

  • 邊緣的全麵視頻 AI 解決方案
  • 智慧城市、智慧樓宇、智慧零售
  • 高效率、低時延及可擴展性

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升級與加速

  • 可便捷升級現有 AI 應用的工具套件
  • 高性能即插即用 AI 推斷加速器

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邊緣 AI 培訓

  • 與 GPU 相比,在 FPGA 上進行邊緣 AI 訓練,可帶來 10 倍的性價比優勢
  • 支持 Tensorflow、PyTorch 和 Keras

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車牌識別

  • 端到端 LPR 解決方案
  • 高能效、低時延及可擴展性
  • 開放 REST API,實現自定義集成

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開始設計

使用 Xilinx Vitis 視頻分析 SDK 開始設計