随着城市经济的日益发展，城市建设也如火如荼。很多施工人员为了自身方便，无视安全规章制度，不按照安全施工要求进行着装、施工。具有很大的安全隐患，一旦发生事故，就会造成人员损伤和工程进度的挤压。为了改善此问题，TSINGSEE青犀AI智能网关V3——行为分析算法应运而生。

经常会有很多用户来找我们寻求定制方案，一般对于用户提出的方案需求，我们首先会协同研发人员讨论及评估，评估的内容包括方案我们能否实现，实现的时间周期等内容。

精英人才培养计划是一项校企联合人才培养项目，入选学生将受到业界顶尖技术团队与高校导师的联合指导及培养。培养期间，学生将获得3个月以上到访腾讯开展科研访问的机会，基于真实产业问题及海量数据，验证学术理论、加速成果应用转化、开阔研究视野。同时项目组将为学生搭建线上和线下学习、交流平台，帮助学生挖掘更多潜能。学生通过“十分精英圈”线上平台，随时获取前沿技术资讯、沉淀科研收获与心得；通过“智学研讨会”及“智享交流会”等线下平台，积极参与海内外顶级学术会议及学术专家交流活动；通过“精英研学营”进阶平台，对话产业

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随着城市车辆保有量呈现高速增长趋势，交通拥堵、违章行为也日益泛滥。因为车辆未停放在指定区域导致的车位浪费、占用/堵塞交通要道、车辆剐蹭等问题层出不穷。通过人工进行违法停车的监控，不仅让监控人员工作负荷越来越大，而且存在发现不及时、监管效率低和人工成本高等各种问题。

安全帽检测算法主要是对人员安全和事故预防的需要。在许多工业领域和施工现场，佩戴安全帽是一种重要的安全措施，可以减少头部受伤的风险。然而，由于工地人员数量众多且繁忙，人工监控难以有效覆盖所有区域，因此旭帆科技推出了安全帽佩戴检测算法，助力施工现场安全，减少事故发生。

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大家好，我是腾讯云的赵军，同时我也是FFmpeg决策委员会委员、开源爱好者。在2018年成为FFmpeg maintainer，2019年入选 FFmpeg 决策委员会(voting committee)，具备丰富的基于Linux 的Router/Gateway 开发经验，并持续关注Linux 在网络方面发展。曾开发基于Linux 的高清/ 标清H.264/MPEG2视频解码器及图像处理平台。曾在Intel DCG/NPG 负责基于FFmpeg以及Intel平台上的视频编码/解码/转码、视频后处理、视频分析的硬件加速的工作。目前在腾讯云负责视频云的系统优化相关工作，除去支持公司内部的项目开发以外，也在持续向FFmpeg社区提交patch，同时也倡导引领同事以开放的心态拥抱开源。

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EasyGBS是一个开放性的平台，平台提供了丰富的二次开发接口，用户可以自由选择不同的接口调用并集成到自己的平台上，操作简单方便。EasyGBS拥有直观的层级显示，一级目录、二级目录、多级目录的选择都可以直接通过树状图进行选择。

TSINGSEE青犀视频云边端架构产品目前都是可以进行录像的，支持录像计划功能的产品也越来越多，像EasyDSS、EasyGBS等产品，根据我们的产品项目计划推进，EasyNVR边缘计算网关也增加了录像计划的功能。关于录像计划的开发，大家可以查看此文：EasyNVR录像计划模块开发过程。

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为解决以上问题，需构建视频汇聚平台，将原来分散在不同部门、不同系统的视频资源进行整合、汇聚、治理，结合各应用场景，接入汇聚区直机关、区级重点单位以及辖区内需联网的公共区域视频资源、社会单位视频资源和社会群众自建视频资源等不同类型、不同链路、不同技术要求的社会视频监控资源，做到数据先汇聚，再分享，将零散的社会视频汇聚到一个统一的端-边-云一体化架构平台，平台开放服务接口，实现数据共享。

随着5G时代的到来，万物互联产生了海量数据，据IDC预测，到2025年全球设备连接总数将达到1000亿，集中式处理模型下核心网络无法承载如此大的数据量传输，数据也无法在云中心存储计算，因此基于云边端的架构模式成为当前的技术发展趋势。

社交到视频会议，从金融到医疗，云端通信能力正在与传统的电话/IM、呼叫中心、企业通信融合，打通各个端与渠道的数据，实现实时互联与掌控。而音视频技术在其中扮演着重要的角色，如何为用户提供更低延迟、更佳体验的实时视频？如何保障海外业务的稳定性和高可用？AI技术如何为音视频赋能？

我们知道在视频监控日益完善的今天，进行视频的综合管理是一件具有挑战的事请。如何将不同协议的摄像头进行统一的管理？这也是我们研发智能视频云管理平台的初衷。

---- 新智元专栏 作者：张皓（南京大学） 【新智元导读】相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 相比图像，视频多了一维时序信息。如何利用好视频中的时序信息是研究这类方法的关键。视频理解可以用于多个领域，例如在智能安防领域中可以取代人工来对监控视频进行分析。本文简要回顾视频理解方面的近年进展，并对未来可能的研究方向作一展望。 常用数据集 视频分类主要有两种数据集，剪辑过(trimmed)

TSINGSEE青犀视频人员/区域入侵功能可对重要区域进行实时监测，对监控区域进行7*24全天候管控，当监测到有人员靠近、闯入时，AI算法后台就会立即发出告警及时通知管理人员，变被动“监督”为主动“监控”，真正做到事前预警、事中检测、事后规范处理，极大提升监控区域的管控效率。

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实时视频流分析在智能监控、智慧城市、自动驾驶等场景中具有重要价值. 然而计算负载高、 带宽需求大、延迟要求严等特点使得实时视频流分析难以通过传统的云计算范式进行部署. 近年来兴 起的边缘计算范式, 将计算任务从云端下沉到位于网络边缘的终端设备和边缘服务器上, 能够有效解 决上述问题. 因此, 许多针对实时视频流分析的边缘计算研究逐渐涌现.