黄教主讲满 140 分钟,GTC 三大发布震撼业界

【多媒体处理】基于C++与Qt的短视频智能裁剪系统:FFmpeg驱动的横竖屏转换与预览解决方案 项目介绍 基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统设计与实现(含模型描述及部分示例 内容概要:本文介绍了一个基于C++、Qt与FFmpeg的短视频横竖屏智能裁剪与预览系统的设计与实现。系统通过构建完整的视频处理闭环,实现了从视频读取、解码、内容分析、智能裁剪到实时预览和重新编码的全流程处理。核心架构分为五个层次:媒体输入与标准化层利用FFmpeg完成视频解复用与解码,并统一帧格式;视觉重要区域分析层通过显著性检测、边缘强度、颜色差异和运动信息识别画面中的主体区域;时序跟踪与轨迹稳定层采用卡尔曼滤波或指数平滑技术对主体位置进行连续优化,确保裁剪窗口在时间维度上的稳定性;比例约束与裁剪决策层根据目标宽高比和主体位置求解最优裁剪框,兼顾内容保留与画面合规;预览、导出与任务控制层基于Qt实现双画面同步预览、参数配置和导出控制,保障交互流畅性。项目还提供了模拟数据生成功能,可批量生成五万条包含分辨率、主体位置、运动速度、覆盖率等字段的结构化样本,支持算法验证与模型训练。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉Qt图形界面开发和FFmpeg多媒体处理技术的中高级研发人员,尤其适用于从事视频处理、智能编辑、自动化内容生产等相关领域的开发者或科研人员。; 使用场景及目标:①解决短视频在横竖屏转换过程中因固定裁剪导致的主体丢失问题,提升内容保留能力;②实现高效稳定的智能裁剪算法原型开发与性能测试;③构建可扩展的视频处理系统框架,支持后续集成人脸检测、人体识别或深度学习模型;④为算法优化提供标准化数据集,支持回归测试与质量评估。; 阅读建议:此资源不仅包含完整的技术架构设计和核心代码示例,还强调工程实践中对资源管理、线程安全、性能优化和异常处理的关注。建议读者结合代码实现深入理解各模块间的协作机制,并尝试替换分析器或调整平滑策略以验证不同算法效果。同时推荐运行数据生成模块,用于训练模型或开展量化对比实验。 立即下载

By 超神经

场景描述:GTC(GPU Technology Conference)China 2019 于 12 月 16 日在苏州拉开帷幕。今天,NVIDIA  创始人兼首席执行官黄仁勋带来了长达 2 个多小时的主题演讲,宣布了多个新品的发布,全程干货满满。我们对其重点发布内容 TensorRT 7、DRIVE 以及 Isaac 等产品进行整理,一起感受本次 GTC 2019 的精彩。

关键词:GTC China 2019  黄仁勋  

NVIDIA GTC China 2019,于 12 月 16-19 日在苏州金鸡湖国际会议中心举办。

这个起源于 2009 年加州圣何塞的技术会议,最初的重点是通过 GPU 解决计算挑战的潜力,十年之后的今天,已经成为 AI 和深度学习领域的盛会,包括了近百场 AI 相关领域主题讲座。

作为 2019 年在美国本土之外的唯一一站 GTC,GTC China 2019 吸引了数千位业内人士前来参会。

今年大会议题横向覆盖了 AI 框架、开发工具、加速数据科学、云计算、实时渲染、光线追踪、5G 等方面,纵向也包含了自动驾驶、智能机器、医疗与金融、设计与工程制造等当下最热门的领域。

今天上午,NVIDIA 创始人兼首席执行官 Jensen Huang 黄仁勋先生带来了长达 2 个多小时的主题演讲,涉及 TensorRT 7、DRIVE、Isaac 等多个新品发布。

重磅一:TensorRT 7 正式发布

今天,NVIDIA 正式发布 TensorRT 7(简称 TRT 7),它支持各种类型的 RNN,Transformer,和 CNN。

TRT 7 正式发布

TRT 7  能够融合水平和垂直方向的运算,可以为开发者设计的大量 RNN 配置自动生成代码,逐点融合 LSTM 单元,甚至可以跨多个时间步长进行融合,并且尽可能做自动低精度推理。

相比于 TRT 5 只支持 30 种变化,TRT 7 能够支持 1000 多种不同的计算变换和优化。黄教主称,「TRT 7 是我们实现的最大飞跃。」

 TRT 7 强大功能:支持交互式会话 AI 

会话 AI 是 TensorRT 7 强大功能的典型代表。

AI 在语音和自然语言理解方面的突破使会话 AI 成为可能,但会话是交互式、应答式的,低延迟至关重要。

一套端到端的流程可能由二三十种模型组成,用到不同的模型结构,包括 CNN、RNN、transformer、自然编码、MLP。

模型的框架结构示意

使用 CPU 推理,这套流程下来,延迟是 3 秒。现在,使用 TRT 7 ,可以对所有模型进行编译,使其在 NVIDIA GPU 上运行,T4 GPU 上推理会话 AI 只需要 0.3 秒。

重磅二:推出 NVIDIA DRIVE

DRIVE 是一个端到端平台,使运输工公司能够打造自动驾驶汽车。

黄老板介绍 NVIDIA DRIVE 

首先,它采用 AI 和 AV 的开发流程和基础框架。

其次,配备采用开放式完全可操作自动驾驶和智能座舱的计算机。

此外,还采用预先训练的优质 AI 模型,可由汽车制造商加以改进。

DRIVE AV 平台是软件定义的,而并非是固定功能的芯片。这样可能实现大量开发人员按照持续集成、持续交付的开发方式进行协作,研发投入也可以在一代代的产品中得到体现。

 在 NGC 上推出 NVIDIA DRIVE 预训练模型 

需要许多 AI 模型才能构成一个正常运行的安全自动驾驶技术,其算法具有多样性和冗余性。NVIDIA 则开发了最先进的感知模型,用于检测、分类、跟踪和轨迹预测。而且还可以用于感知、本地化、规划和制图。

这些预训练模型可以从 NGC 上注册下载。

 DRIVE 迁移学习 

NVIDIA 提供了一种迁移学习工具,可以进行再训练,并利用 TensorRT 进行再优化。

此外,还有一个用于联邦学习的系统,可供多个组织和公司在不移动或共享数据的情况下,进行合作。

NVIDIA 将预训练模型发给各个合作伙伴。各个合作伙伴在自己的数据上训练模型,并按照一致的标准进行标记。

合作伙伴只需要共享用于创建新模型的传中,然后在所有参与合作的伙伴之间共享新模型。

 NVIDIA DRIVE AGX ORIN :

由软件定义的 AV 平台

NVIDIA  DRIVE 适用于从 L2 到 L5 级别,这是一种构架,高性能和软件定义。

黄仁勋表示,Orin 是英伟达下一代机器人处理器 SOC,「是一次巨大飞跃」。Orin 的参数堪称卓越:

多达 170 亿个晶体管,8 个核心 64 位 CPU,200 TOPS(Tera Operations Per Second 的深度学习算力。

黄教主透露,Orin 计划于 2022 年开始投产。

面向自动驾驶的新一代处理器 Orin

此外,他还表示,NVIDIA DRIVE 正在构建全球生态系统。

重磅三:NVIDIA Isaac 发布

除了自动驾驶客车,黄仁勋表示,NVIDIA 还致力于非结构化导航的机器人,即没有车道和标志,并且有更多的操作自由度。

可用于进行室内物流参考应用

Isaac,和 DRIVE 类似,是一个端到端的平台,它使世界上的机器人社区能够创建大规模的可操作机器人,包括开发基础设施,具有软件堆栈的机器人计算平台、完全可操作性的应用程序,以及可借力 NVIDIA 迁移学习和联邦学习工具的预训练模型。

与 AV 不同,机器人拥有更多的自由度。人工收集和标注的数据不可能用于训练感知和规划类型的 AI。「仿真对于机器人从无限可能的场景中学习十分重要。」

Isaac SDK 包括 Training-in-Sim 工作流,使用随机机域生成 6D 姿态图像,用于训练目标检测、像素分割、2D 姿态、3D 姿态。

在演讲的最后,黄仁勋还展示了一个机器人 DEMO:LEONARDO,机器人可以感知并操纵物体,进行摆放、整理,引得现场观众欢呼鼓掌。而这些功能,都是由其发布的 NVIDIA Issac 机器人 SDK 完成。

LEONARDO 将积木块堆成一个圆柱

以上就是 GTC China 2019 的重点发布内容,大家可以慢慢消化,超神经也将带大家持续关注本次大会,第一时间将最精彩的内容带给大家。

—— 完 ——

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