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Développer des applications d'analyse vidéo, qui nécessitent des fonctions telles que la détection, la reconnaissance, le suivi et l'analyse comportementale, représente un travail considérable si l'on part de zéro pour écrire le code. J'ai découvert le framework open-source VideoPipe sur GitHub, spécialement conçu pour créer des applications d'analyse vidéo, permettant de combiner différents nœuds fonctionnels comme des blocs de construction. Il couvre un large éventail de fonctions, notamment la lecture et le décodage vidéo, l'inférence multiniveau, le suivi de cibles, l'analyse comportementale, la transmission de données, l'enregistrement vidéo et la capture d'écran, la superposition d'images, ainsi que l'encodage et la diffusion vidéo. Il prend également en charge l'intégration de modèles multimodaux de grande taille. GitHub : https://t.co/8iM5WSZqcr Il propose plus de 40 exemples de prototypes, incluant des scénarios tels que la reconnaissance et le suivi du visage, la détection de véhicules, l'estimation de la pose et l'échange de visages, ainsi que des tutoriels vidéo et une documentation détaillés. Écrit en C++, ce logiciel présente peu de dépendances et est facile à porter. Son architecture pipelinée permet à chaque nœud de fonctionner indépendamment et de les combiner de manière flexible. Il prend en charge plusieurs moteurs d'inférence, tels qu'OpenCV, TensorRT et PaddleInference. Si vous travaillez sur des projets impliquant la structuration vidéo, la surveillance intelligente ou l'analyse du trafic, ou si vous souhaitez créer rapidement un prototype d'application d'IA vidéo, ce framework mérite d'être essayé.