Smart-City-Sample：智能城市解决方案的一站式体验

Smart-City-Sample：智能城市解决方案的一站式体验

Smart-City-Sample The smart city reference pipeline shows how to integrate various media building blocks, with analytics powered by the OpenVINO™ Toolkit, for traffic or stadium sensing, analytics and management tasks. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sm/Smart-City-Sample

项目介绍

Smart-City-Sample 是一个开源项目，旨在为智能城市建设提供端到端的解决方案。该项目涵盖了智能感知、数据分析和城市管理等多个关键功能，能够帮助城市管理人员更高效地规划和管理城市资源。项目通过整合先进的视频分析技术和网络服务，为不同场景提供了定制化的解决方案。

项目技术分析

Smart-City-Sample 基于一系列开源技术构建，包括 GStreamer、FFmpeg 以及容器技术 Docker。项目利用这些技术实现了以下核心功能：

• Camera Provisioning：为安装位置的摄像头进行标记和校准，记录其校准参数和使用模式信息。
• Camera Discovery：自动发现并注册指定 IP 区段内的 IP 摄像头，使其自动参与分析活动。
• Recording：记录和管理分段摄像头录像，以便后续预览或回放。
• Analytics：对实时或录制的摄像头流进行数据分析。对延迟敏感的分析在边缘进行，其他分析则在云端完成。
• Triggers and Alerts：管理基于分析数据的触发器，并对触发的警告做出响应。
• Smart Upload and Archive：仅将关键数据转码并上传至云端进行归档或进一步离线分析。
• Stats：计算用于规划和监控目的的分析数据统计信息。
• UI：将上述数据呈现给用户、管理员或城市规划者。

项目的技术架构包括边缘低延迟分析栈和智能上传转码栈，均针对 Intel Xeon Scalable Processors 进行了优化。

项目及技术应用场景

Smart-City-Sample 支持两种主要的城市应用场景：交通和体育场。

• 交通场景：用于规划目的，测量车辆和行人的流量。
• 体育场场景：关注不同的入口控制技术，包括入口人数统计、服务点排队统计和体育场座位区域人数统计。

这两种场景通过智能视频分析技术提供了实时监控和管理能力，有助于提升城市运行效率和安全性。

项目特点

Smart-City-Sample 的特点如下：

1. 全面的端到端功能：从摄像头校准、数据记录到分析统计，项目提供了一整套完整的解决方案。
2. 高度定制化：可根据不同城市和场景的需求进行定制化配置。
3. 边缘和云端结合：通过边缘计算和云端分析的结合，实现了实时响应和大数据分析的双重优势。
4. 优化性能：针对 Intel Xeon Scalable Processors 进行了优化，确保高效的计算性能。
5. 易于部署：支持 Docker Swarm 和 Kubernetes 部署，便于快速搭建和扩展。

总结

Smart-City-Sample 是一个功能全面、高度定制化的智能城市解决方案。通过该项目，城市管理人员可以获得实时监控和深入分析，为城市规划和运营提供数据支持。项目的开源属性也意味着用户可以根据自己的需求对其进行修改和扩展，以适应不断变化的城市管理挑战。

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