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1. 边缘AI视频分析入门：多路摄像头推理系统架构

共计 30 章节
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01
课程导入
边缘AI视频分析的定义 · 应用价值 · 课程目标与学习路径
课程导入AI
02
边缘计算基础
边缘计算与云计算的对比 · 边缘AI的典型场景 · 边缘设备分类
边缘计算基础边缘计算
03
视频分析基础
视频流格式（RTSP/RTMP/HL… · 帧率分辨率 · 视频编解码基础
视频分析基础RTSP/RTMP/HL
04
AI推理基础
深度学习模型推理流程 · 推理引擎（TensorRT/Open…
AI推理基础
05
多路摄像头系统概述
多路视频接入的挑战 · 系统整体架构（采集-解码-推理-后处…
多路摄像头系统概…多路视频接入的挑…
06
硬件选型
边缘设备（Jetson/RK3588… · 算力评估与选型方法
硬件选型Jetson/RK358…
07
软件栈搭建
操作系统 · 驱动 · CUDA/OpenCL
软件栈搭建操作系统
08
视频流接入
使用GStreamer/FFmpeg… · 处理断流重连
视频流接入GStreamer/FF…
09
硬件解码
利用NVDEC/V4L2等硬件解码多… · 降低CPU占用
硬件解码NVDEC/V4L2
10
图像预处理
缩放 · 归一化 · 色彩空间转换
图像预处理缩放
11
推理引擎配置
TensorRT/OpenVINO的… · 动态batch · 精度校准
推理引擎配置TensorRT/Ope…
12
多路推理调度
多线程/多进程/异步推理模式 · 任务队列与流水线设计
多路推理调度多线程
13
模型选择与优化
轻量化模型（YOLO系列/SSD）对… · 剪枝量化 · 模型加速技巧
模型选择优化
14
后处理与逻辑
目标检测/分类结果的解析 · NMS · 跟踪（IOU/DeepSORT）基础
后处理逻辑
15
多路结果管理
各路视频的帧同步 · 结果缓存 · 事件触发与告警
多路结果管理各路视频的帧同步
16
系统集成
将推理结果叠加到视频流（OSD） · 输出RTMP/WebRTC · 存储关键帧
系统集成OSD
17
性能监控与调优
帧率 · 延迟 · CPU/GPU占用监控
性能监控调优
18
案例实战
基于Jetson Nano搭建2路摄…
案例实战Jetson
19
案例实战
基于RK3588搭建8路摄像头安全帽…
案例实战RK3588
20
案例实战
使用OpenVINO在Intel N…
案例实战OpenVINO
21
常见问题
视频流卡顿 · 解码失败 · 推理延迟高
常见问题视频流卡顿
22
系统稳定性
看门狗 · 日志管理 · 异常恢复
系统稳定性看门狗
23
安全与隐私
视频数据加密 · 访问控制 · 隐私保护（脱敏/本地处理）
安全隐私
24
边缘-云协同
边缘端预处理与云端二次分析 · 数据上传策略
边缘云协同
25
多路摄像头标定与同步
多相机时间同步 · 空间标定基础（可选进阶）
多路摄像头标定同步
26
深度学习模型训练基础
数据标注 · 训练流程 · 模型导出为边缘可部署格式
深度学习模型训练…数据标注
27
模型压缩与加速
量化（INT8/FP16） · 知识蒸馏 · 硬件加速指令集
模型压缩加速
28
综合项目
设计一个10路摄像头实时人流统计系统 · 涵盖架构 · 实现与测试
综合项目设计一个10路摄…
29
性能基准测试
制定测试方案 · 指标（FPS/延迟/准确率） · 对比不同硬件
性能基准测试制定测试方案
30
课程总结与进阶方向
边缘AI视频分析的发展趋势 · 学习资源 · 项目实践建议
课程总结进阶方向