tappas：优化视频处理管道的执行

tappas：优化视频处理管道的执行

tappas High-performance, optimized pre-trained template AI application pipelines for systems using Hailo devices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tappas

项目介绍

tappas 是 Hailo 提供的一套完整的应用示例，实现了管道元素和预训练的 AI 任务。该项目展示了 Hailo 系统在特定使用场景下的系统集成，这些场景基于预定义的系统（软件和硬件平台）。tappas 可用于评估、参考代码和演示：

• 通过减少开发时间和部署工作，加速产品上市时间
• 简化与 Hailo 运行时软件堆栈的集成
• 为客户提供起点以微调他们的应用程序

项目技术分析

tappas 使用 GStreamer 框架来构建和优化视频处理管道。它支持多种硬件平台和操作系统，包括 i.MX、Raspberry Pi、x86 硬件加速和 Rockchip 等。tappas 旨在通过利用 HailoRT（Hailo 的运行时软件堆栈）来加速深度学习推理任务，从而实现高效的视频处理。

项目的主要技术特点是：

• GStreamer：tappas 基于广泛使用的 GStreamer 框架构建，确保了跨平台兼容性和灵活性。
• HailoRT：与 HailoRT 无缝集成，提供高性能的神经网络推理。
• 硬件加速：支持不同硬件平台上的硬件加速，以提升性能。

项目及技术应用场景

tappas 的应用场景广泛，涵盖了多种视频处理任务，包括但不限于：

• 对象检测
• 深度估计
• 实例分割
• 分类
• 多设备对象检测
• 人脸识别
• 多网络级联（例如人脸检测与地标定位）
• 多流处理
• 高分辨率处理通过平铺

这些应用场景在安防监控、自动驾驶、智能城市和医疗图像处理等领域具有广泛的应用潜力。

对象检测

对象检测是视频处理中的常见任务，tappas 提供了多种对象检测管道示例，包括通用、i.MX8、Raspberry Pi 和其他平台的示例。这些管道可以快速检测图像中的对象，适用于实时视频分析。

多网络级联

在多网络级联场景中，tappas 支持将两个或多个网络串联起来，以完成复杂的任务。例如，一个网络用于检测人脸，另一个网络用于识别人脸特征。

项目特点

tappas 具有以下显著特点：

• 易于集成：tappas 提供了多种预配置的管道，简化了与 Hailo 系统的集成。
• 高性能：通过利用硬件加速和优化的管道设计，tappas 实现了高效的视频处理。
• 灵活性和可扩展性：tappas 支持多种硬件平台和操作系统，易于扩展和定制。
• 丰富的示例：项目提供了丰富的示例应用程序，帮助用户快速入门并实现特定的视频处理任务。

总结来说，tappas 是一个强大的开源项目，旨在简化视频处理管道的构建和优化，为开发人员提供了一个高效、灵活和易于集成的平台。无论您是在开发安防监控系统、自动驾驶汽车还是智能城市解决方案，tappas 都能为您提供所需的工具和示例，帮助您快速实现您的项目目标。通过使用 tappas，您可以充分利用 Hailo 硬件和软件的优势，实现高性能的视频处理和分析。

tappas High-performance, optimized pre-trained template AI application pipelines for systems using Hailo devices 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ta/tappas