高效，快速，精准——视频分析服务器新时代。 (视频分析服务器)

在数字时代，数据的生成速度非常快，这些数据大多都是以视频、图片和声音等多媒体形式存在。由于储存和分析多媒体数据复杂，所以需要一个高效的工具来进行处理，这就是视频分析服务器。

视频分析服务器是一种基于计算机视觉和机器学习技术的应用，它可以对视频进行特征提取、分类、目标跟踪、行为分析和异常检测等操作。这种服务器的特点是高效、快速、精准，可以帮助用户快速和准确地获取和处理数据。

高效性是视频分析服务器更大的优势之一，它可以同时处理大量的数据，不会因为数据量太大而降低效率。该服务器采用并行处理架构，在多个处理节点上同时进行数据处理，大大提高了数据的处理速度。而且，它可以对数据进行预处理和后处理，使数据更加准确。

视频分析服务器快速处理数据的速度是很快的，它可以在数秒或数十秒之内处理一段视频，并得出相应的结果。这对于需要快速获取搜索结果或实时监控的应用非常重要。例如，对于一个安保系统来说，如果有人闯入，服务器可以及时发出警报，并及时采取行动，从而保护用户的财产和安全。

视频分析服务器还能够进行精准的分析，它可以识别出视频中的目标和行为，并准确地将其分类。通过建立专业的算法或深度学习网络，服务器可以对特定的目标或行为进行分类，并识别异常。这使得用户可以快速地发现问题并采取相应的措施，从而避免风险。

一个好的视频分析服务器具有多种功能，可以实现人脸识别、车辆识别、目标跟踪、行为分析、异常检测等，可以适应不同行业和用户的需求。例如，在交通管理领域，视频分析服务器可以帮助警方快速识别违章车辆和失窃车辆，对城市交通实现智能化管理。而在零售业，该系统可以帮助零售商识别出顾客的需要和购买习惯，从而提供更好的服务。

随着科技的不断进步，视频分析服务器将会得到更广泛的应用。例如，在医学领域，它可以帮助医生识别肿瘤、病毒等，从而通过更精确的诊断提高治疗效果。视频分析服务器的使用可以大大提高监管、安全、服务等领域的效率，从而为社会提供更好的服务。

视频分析服务器将带来高效、快速、精准的处理视频数据的新时代。通过使用该系统，用户可以快速获取和处理数据，并及时发现问题，从而更加有效地管理和利用数据。未来，视频分析服务器将为各行业带来更好的解决方案和更高的效益。

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• webrtc服务器需要多少带宽

webrtc服务器需要多少带宽

webrtc中的带宽自适应算法分为两种：

1，　发端带宽控制，　原理是由腔薯rtcp中的丢包统计来动态的增加或减少带宽，在减少带宽时使用TFRC算法来增加平滑度。

2，　收端带宽估算，　原理是并由收到rtp数据，估出带宽；　用

卡尔曼滤波

，对每一帧的发送时间和接收时间进行分析，　从而得出

网络带宽

利用情况，修正估出的带宽。

两种算法相辅相成，　收端将估算的带宽发送给发端，　发端结合收到的带宽以及丢包率，调整发送的带宽。

下伍段者面具体分析两种算法：

2, 接收端带宽估算算法分析

结合文档

以及源码webrtc/modules/remote_bitrate_estimator/overuse_detector.cc进行分析

带宽估算模型： d(i) = dL(i) / c + w(i) d(i)两帧数据的网络传输时间差，dL(i)两帧数据的大小差， c为网络传输能力， w(i)是我们关注的重点， 它主要由三个因素决定：发送速率， 网络路由能力， 以及网络传输能力。w(i)符合

高斯分布

， 有如下结论：当w(i)增加是，占用过多带宽（over-using)；当w(i)减少时，占用较少带宽（under-using)；为0时，用到恰好的带宽。所以，只要我们能计算出w(i)，即能判断目前的网络使用情况，从而增加或减少发送的速率。

算法原理：即应用kalman-filters

theta_hat(i) = ^T // i时间点的状态由C, m共同表示，theta_hat(i)即此时的估算值

z(i) = d(i) – h_bar(i)^T * theta_hat(i-1) //d(i)为测试值，可以很容易计算出， 后面的可以认为是d(i-1)的估算值， 因此z(i)就是d(i)的偏差，即residual

theta_hat(i) = theta_hat(i-1) + z(i) * k_bar(i) //好了，这个就是我们要的结果，关键是k值的选取，下面两个公式即是取k值的，具体推导见后继博文。燃仿

E(i-1) * h_bar(i)

k_bar(i) =—

var_v_hat + h_bar(i)^T * E(i-1) * h_bar(i)

E(i) = (I – K_bar(i) * h_bar(i)^T) * E(i-1) + Q(i) // h_bar(i)由帧的

数据包

大小算出

由此可见，我们只需要知道当前帧的长度，发送时间，接收时间以及前一帧的状态，就可以计算出网络使用情况。

接下来具体看一下代码：

view

plaincopy

void OveruseDetector::UpdateKalman(int64_t t_delta,

double ts_delta,

uint32_t frame_size,

uint32_t prev_frame_size) {

const double min_frame_period = UpdateMinFramePeriod(ts_delta);

const double drift = CurrentDrift();

// Compensate for drift

const double t_ts_delta = t_delta – ts_delta / drift; //即d(i)

double fs_delta =

static_cast

(frame_size) – prev_frame_size;

// Update the Kalman filter

const double scale_factor = min_frame_period / (1000.0 / 30.0);

E_ += process_noise_ * scale_factor;

E_ += process_noise_ * scale_factor;

if ((hypothesis_ == kBwOverusing && offset_ prev_offset_)) {

E_ += 10 * process_noise_ * scale_factor;

}

const double h = {fs_delta, 1.0}; //即h_bar

const double Eh = {E_*h + E_*h,

E_*h + E_*h};

const double residual = t_ts_delta – slope_*h – offset_; //即z(i)， slope为1／C

const bool stable_state =

(BWE_MIN(num_of_deltas_, 60) * fabsf(offset_) = 0 &&

E_ * E_ – E_ * E_ >= 0 &&

E_ >= 0);

slope_ = slope_ + K * residual; //1/C

prev_offset_ = offset_;

offset_ = offset_ + K * residual; //theta_hat(i)

Detect(ts_delta);

}

view

plaincopy

BandwidthUsage OveruseDetector::Detect(double ts_delta) {

if (num_of_deltas_ threshold_) {

if (offset_ > 0) {

if (time_over_using_ == -1) {

// Initialize the timer. Assume that we’ve been

// over-using half of the time since the previous

// sample.

time_over_using_ = ts_delta / 2;

} else {

// Increment timer

time_over_using_ += ts_delta;

}

over_use_counter_++;

if (time_over_using_ > kOverUsingTimeThreshold //kOverUsingTimeThreshold是gamma_2， gamama_3=1

&& over_use_counter_ > 1) {

if (offset_ >= prev_offset_) {

time_over_using_ = 0;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwOverusing;

}

}

} else {

time_over_using_ = -1;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwUnderusing;

}

} else {

time_over_using_ = -1;

over_use_counter_ = 0;

hypothesis_ = kBwNormal;

}

return hypothesis_;

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