案例介紹
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)：掌握常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，如決策樹、支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林、樸素貝葉斯等。了解這些算法在目標(biāo)檢測、分類、聚類等任務(wù)中的應(yīng)用。
視頻流處理：了解視頻流的傳輸協(xié)議，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具庫進(jìn)行視頻流的讀取、解碼、處理和編碼。
目標(biāo)檢測與跟蹤：雖然深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測領(lǐng)域取得了顯著成果，但傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些場景。掌握這些算法的原理和應(yīng)用。
行為分析與理解：研究基于機(jī)器學(xué)習(xí)的行為識別方法，如基于時間序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成與應(yīng)用：熟悉?？低暤劝卜涝O(shè)備廠商的SDK，能夠?qū)⑵渑c視頻智能分析系統(tǒng)進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)對安防設(shè)備的控制和數(shù)據(jù)獲取。
實(shí)時性與性能優(yōu)化：了解如何優(yōu)化視頻智能分析系統(tǒng)的實(shí)時性和性能，包括多線程編程、異步處理等技術(shù)。
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