如何使用openvino进行实时视频分析

# 1. 简介

## 1.1 什么是openvino

OpenVINO（Open Visual Inference & Neural Network Optimization）是英特尔开发的一种用于嵌入式设备和云计算的深度学习推理引擎。它通过结合硬件加速和优化算法，实现快速高效的实时视频分析。

OpenVINO支持常见的深度学习框架，如TensorFlow、Caffe和ONNX，并提供了通过模型优化和推理引擎的自动化流程，使得将训练好的模型部署到不同硬件平台变得更加简单。

## 1.2 实时视频分析的应用场景

实时视频分析在许多领域都具有广泛的应用，如智能监控、自动驾驶、人脸识别等。通过对视频流进行实时分析，可以实现对目标物体的检测、跟踪、分类和识别等功能。

实时视频分析还可以结合其他技术，如深度学习、图像处理和模式识别等，提供更加智能和高效的应用。例如，在智能监控领域，可以通过实时视频分析检测异常行为、识别人脸并进行身份验证，从而提高安全性和管理效率。

实时视频分析的应用场景还在不断扩展，随着感知技术和计算能力的不断提升，我们可以期待在未来看到更多的创新和应用。

# 2. openvino的安装和配置

## 2.1 硬件要求和系统要求

在安装 openvino 之前，需要满足一定的硬件和系统要求：
- Intel® 处理器，支持 AVX2 或 AVX512 指令集
- Ubuntu 16.04 或 18.04 LTS，CentOS 7.4 或 7.5，Windows 10
- 内存要求：至少 4GB
- 存储空间：至少 10GB

## 2.2 下载和安装 openvino

下面是在 Ubuntu 18.04 下安装 openvino 的简要步骤：

1. 下载 openvino 安装包

   wget http://.../l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

2. 解压安装包

   tar -xvzf l_openvino_toolkit_p_<version>.tgz

3. 安装 openvino

   cd l_openvino_toolkit_p_<version>
   sudo ./install_openvino_dependencies.sh
   ./install.sh

## 2.3 配置 openvino 环境变量

安装完成后，需要配置 openvino 的环境变量，以便在使用 openvino 工具时能够正常运行。可以将下面的命令添加到 `~/.bashrc` 文件中：

source /opt/intel/openvino/bin/setupvars.sh

完成这些步骤后，openvino 就成功安装并配置完成了。接下来可以开始进行实时视频分析的开发和应用了。

# 3. 实时视频分析基础知识

实时视频分析是指对实时视频流进行处理和分析，从中提取有用的信息和数据。在开始使用OpenVINO进行实时视频分析之前，有一些基础的知识需要了解。

#### 3.1 视频流和帧率的概念

视频流是指由连续的图像帧组成的一系列图像，每一帧都表示视频的一个时间点。视频流可以是来自摄像头、视频文件或者网络传输。

帧率是指视频中每秒钟的图像帧数。通常用帧率（FPS）来表示，例如25FPS表示每秒25张图像。帧率越高，视频就会显得更加流畅。在实时视频分析中，帧率对于及时处理图像数据非常重要。

#### 3.2 常见的视频分析任务

实时视频分析可以涉及多个任务，常见的视频分析任务包括：

- 目标检测：识别并定位特定的目标物体，如人脸、车辆等。
- 行为分析：对人或物体的行为进行分析，如行人追踪、人群密度估计等。
- 姿态估计：识别和跟踪人体的关键点，如手势识别、运动分析等。
- 图像分割：将图像分割成不同的区域，如语义分割、实例分割等。

这些任务在许多领域中都有广泛的应用，如智能监控、自动驾驶、人机交互等。

了解了视频流和帧率的概念以及常见的视频分析任务后，我们可以使用OpenVINO进行实时视频分析。在接下来的章节中，我们将介绍如何安装和配置OpenVINO，并详细讲解利用OpenVINO进行实时视频分析的步骤。

# 4. 利用openvino进行实时视频分析的步骤

在本节中，我们将介绍如何使用OpenVINO库进行实时视频分析的步骤。实时视频分析通常包括加载模型、推断引擎初始化、获取实时视频流、图像预处理、执行模型推断、后处理和结果展示等步骤。下面我们将逐步介绍这些步骤的具体操作。

#### 4.1 加载模型和推断引擎初始化
首先，我们