开源视频分析结构化框架：VideoPipe

VideoPipe：洞察每一帧精彩，VideoPipe赋能未来视界，让视频分析更智慧、更高效- 精选真开源，释放新价值。

概览

VideoPipe是一个跨平台的视频结构化和分析框架，用于视频分析和结构化。它采用 C++ 编写、依赖少、易上手。它就像一个管道每个节点相互独立，可自行搭配构建出不同类型的视频分析管道，适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、安防领域的行为分析（如交通事件检测）等场景。

VideoPipe 类似于英伟达的 DeepStream 和华为的 mxVision 框架，但它更易于使用、更具备可移植性。

VideoPipe 采用面向插件的编码风格，可以根据不同的需求按需搭配，我们可以使用独立的插件（即框架中的 Node 类型），来构建不同类型的视频分析应用。你只需准备好模型并了解如何解析其输出即可，推理可以基于不同的后端实现，如 OpenCV::DNN（默认）、TensorRT、PaddleInference、ONNXRuntime 等，任何你喜欢的都可以。

---

主要功能

流读取与流推送

⽀持主流的视频流协议，如 udp、rtsp、rtmp、file、application。同时支持图片读取与图片推送。

视频解码

借助于OpenCV与GStreamer的强大技术支持，系统实现了高效的视频与图片解码功能，其中包含硬件加速选项，确保流畅且低延迟的解码体验，特别适用于资源敏感型应用环境。

算法推理

集成先进的深度学习模型，有效支持目标检测、图像分类、特征抽取及图像生成等多种复杂任务，同时兼容传统图像处理算法，为图像分析与理解提供了全面的解决方案。

目标跟踪

内置IOU（Intersection over Union）与SORT（Simple Online and Realtime Tracking）等成熟跟踪算法，确保了高精度与实时性的目标追踪性能，适用于监控、运动分析等领域。

行为分析（BA）

利用目标跟踪技术，系统能实现对特定行为的智能分析，例如交通违规监测（越线、非法停车等），为智能安防及交通管理提供有力工具。

业务逻辑

框架设计高度灵活，允许用户根据具体需求集成定制化的业务逻辑，确保系统不仅能处理通用任务，也能满足特定行业或场景的特殊要求。

数据代理

系统可将处理后的结构化数据（如json、xml或自定义格式）通过kafka、Socket等协议高效推送至云端服务器、本地文件系统或第三方数据平台，实现数据的即时共享与备份。

录制

支持按预设时间段录制视频流，以及在关键时刻抓取视频帧作为截图保存，所有记录文件均可灵活配置存储路径，便于后续查看与分析。

屏幕显⽰（OSD）

具备在视频帧上叠加展示结构化数据及业务处理结果的能力，即屏幕显示功能，有助于直观呈现分析结论，提升用户交互体验。

视频编码

不仅解码，系统还支持使用OpenCV与GStreamer对视频及图片进行编码操作，同样享受硬件加速带来的性能优势，适用于内容制作与分发环节。

---

信息

截至发稿概况如下：

• 软件地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe
• 软件协议：Apache 2.0
• 编程语言：

语言	占比
C++	99.5%
CMake	0.5%

• 收藏数量：873K

VideoPipe凭借其灵活的架构设计、广泛的兼容性、以及对高性能计算后端的支持，为视频分析领域提供了一个既强大又易用的工具箱，是科研项目、智能安防、内容分析等领域进行视频处理与分析的可能选择。在公共安全和私有场所中，VideoPipe可以用来实时监测人群密度、异常行为（如入侵检测、遗留物检测）以及人脸识别，自动报警，提高安全响应速度和效率。在商业零售环境中，VideoPipe可以分析顾客行为，如顾客流量统计、热区分析、顾客路径追踪，以及年龄、性别识别，为商家提供精细化运营依据，优化商品陈列和营销策略。在工业生产线上，VideoPipe能进行产品质量检测（如瑕疵识别）、零件定位、生产流程监控，提高生产线的自动化水平和生产效率。

热烈欢迎各位在评论区分享交流心得与见解！！！

---

声明：本文为辣码甄源原创，转载请标注"辣码甄源原创首发__"__并附带原文链接。