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RSS订阅原创 开源视频行为分析系统 v3 是一个完整的视频智能分析解决方案，集成了视频流处理、AI算法推理、报警管理和流媒体服务等功能。系统采用 C++ 和 Python 混合架构开发，支持多平台部署
视频行为分析系统 v3 是一个完整的视频智能分析解决方案，集成了视频流处理、AI算法推理、报警管理和流媒体服务等功能。系统采用 C++ 和 Python 混合架构开发，支持多平台部署（Windows/Linux），可应用于安防监控、智慧园区、工业安全等场景。✅ 多种 AI 检测算法（YOLOv8/YOLO11/火焰烟雾/打架/安全帽等）✅ 多推理引擎支持（OpenVINO/TensorRT/ONNXRuntime）✅ 跨平台部署（支持 Intel/NVIDIA/AMD/RK3588 等硬件）
2025-12-24 12:34:39
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原创 xcchat 是一个基于 Django 和 Django Channels 构建的轻量级在线客服系统。它支持实时聊天、人工/机器人客服切换、访客信息追踪和多站点接入
xcchat 是一个基于 Django 和 Django Channels 构建的轻量级在线客服系统。它支持实时聊天、人工/机器人客服切换、访客信息追踪和多站点接入。
2025-12-17 09:49:51
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原创 xclabel v2全面升级，这是一款功能强大的开源图像标注工具，支持样本导入、标注、数据集导出、模型训练
xclabel是一款功能强大的开源图像标注工具，支持样本导入、标注、数据集导出和YOLO11模型管理采用Python+Flask开发，跨平台支持Windows/Linux/Mac支持多种标注类型，包括矩形、多边形等支持导入图片文件夹、视频文件、LabelMe格式数据集支持导出YOLO格式数据集，可自定义训练/验证/测试比例集成YOLO11模型管理，支持安装、卸载和预训练模型下载简洁直观的用户界面，易于使用。
2025-12-04 10:05:14
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原创 从商业模式、技术门槛、市场渠道支持、成本与收益的四个角度，分析涂鸦智能，百度loT，腾讯云loT，华为云loT，米家loT的区别
涂鸦智能是“快车道”，让您迅速上路；腾讯云 IoT是“流量引擎”，帮您吸引用户；百度智能云 IoT是“智慧大脑”，赋予产品思考能力；华为云 IoT是“重型战车”，带您攻坚克难；而米家IoT则是“黄金门票”，让您直接登上中国消费电子市场的头等舱。
2025-11-07 20:27:52
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原创 BXC_VideoNet 是一个面向视频动作识别的深度学习训练框架，提供完整的模型训练、测试、部署解决方案
BXC_VideoNet 是一个面向视频动作识别的深度学习训练框架，提供完整的模型训练、测试、部署解决方案。🎯命令行训练工具：传统的 Python 脚本训练方式🌐Web 管理后台：基于 Flask 的可视化训练管理平台🚀多平台部署：支持 ONNX、OpenVINO、TensorRT 模型导出💡轻量级模型：高效的 3D 卷积神经网络架构。
2025-10-31 09:39:36
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原创 集群管理平台开源版v2.5 一款开源支持多人协作的，样本导入+样本标注+模型训练+模型管理+模型测试+模型导出的工具。支持视频文搜功能，万物搜等功能的AI视频分析工具
集群管理平台（简称xcnvs）是一款开源支持多人协作的，样本导入+样本标注+模型训练+模型管理+模型测试+模型导出的工具。支持视频文搜功能，万物搜等功能的AI视频分析工具。也可以用来作为视频行为分析系统v3/v4的集群管理软件。
2025-10-29 13:07:22
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原创 瑞芯微RKNPU是否支持标准的 3D 卷积（3D Convolution）算子计算？
问题回答RKNPU 是否支持 3D 卷积？❌不支持（截至 RKNN-Toolkit2 v2.0.0-beta）能否部署 I3D/C3D？❌ 无法有效部署，Conv3D 会 fallback 到 CPU，性能极差推荐的视频分类方案？✅或，全部算子可被 NPU 加速RK3576/RK3588 能跑视频模型吗？✅ 可以，但必须基于2D backbone + 时序建模模块（GRU/Attention/TSM）
2025-10-27 09:17:15
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原创 视频行为分析算法为什么不准？不准怎么办？
注：v4.712以后新增支持VideoNet，VideoNet是我们团队自研的视频分类算法框架，您可以基于该算法框架自行训练视频分类模型，开源地址如下：
2025-10-15 21:47:40
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原创 Python 3.14 新版本！与以前各版本比较的详细总结
优点稳定性高旧项目和库广泛支持缺点已停止维护，存在安全风险无新功能开发，限制技术发展。
2025-10-13 16:50:08
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原创 一款开源视频片段分类的算法训练框架BXC_VideoNet
适用于视频片段分类的算法训练框架一般情况下，对于分析视频动作类型的算法需求，如打架检测，攀爬检测，拿指定物体动作是否规范等，用YOLO等图片检测算法解决该类型需求，常常会产生大量的误检，误报情况。即使样本非常充足优质，训练的模型效果仍然不佳。原因是，YOLO等单帧检测算法本质上不适合动作识别任务，因为它们缺乏时序信息处理能力。要解决这类问题，需要将目标检测与动作识别、时序分析相结合，而不是单纯依赖YOLO的单帧检测能力。
2025-10-13 10:24:51
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原创 一款开源的样本标注+模型训练+视频文搜的视频管理系统
视频管理平台（简称xcnvs）既是一款开源支持多人协作的，样本导入+样本标注+模型训练+模型管理+模型测试+模型导出的工具。也是一款视频文搜功能，万物搜功能的AI视频分析工具，也可以用来作为视频行为分析系统v3/v4的集群管理软件。
2025-10-13 08:43:34
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原创 常用的样本标注工具有哪些？
链接：LabelImg GitHub https://github.com/HumanSignal/labelImg。链接：MarkTool GitHub https://github.com/chosendai/MarkTool。链接：doccano GitHub https://github.com/doccano/doccano。链接：Brat GitHub https://github.com/nlplab/brat。链接：CVAT官网 https://www.cvat.ai/
2025-02-18 13:09:44
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