多媒体调度系统中加入视频服务器的价值性体现在哪些方面，谁能够详细的解释下？

加入视频服务器之后可以让视频图像更加清晰、确保无损转码、提高交换效率、增强网络使用能力、简化参数配置等。
捷思锐科技推出的MDVS可以再一以下方面对视频功能具有以下改善：
可同时对多路不同编码类型的视频数据进行编码转换；
支持ITU-T视频编码H264编码算法的全集，对于标准的H264全部可以实现解码、编码；
支持ITU-T视频编码MPEG4编码算法的全集，对于标准的MPEG4全部可以实现解码、编码；
支持ITU-T视频编码H263编码算法的全集，对于标准的H263全部实现解码、编码；
支持同时多路视频转发；
支持多路视频混码转发，即可将多路不同格式的视频混合成一路转发给目的终端；
支持不同尺寸、不同速率的视频转换。

浪潮边缘计算服务器NE5260M5支持多种异构加速卡，拥有超强算力，高精度主流推理模型的性能位居业界前列，适用于多个行业领域。在计算机视觉领域中，可实时高速图像视觉处理，广泛应用于工厂AI质检、场景识别、智能交通等应用。在图像识别场景中，基于ImageNet图像数据集，超过759%准确率。在视频增强场景中，可实时进行视频分辨率增强，服务器处理性能可达240FPS，性能达到业界一般产品的2倍。其次，在自然语言处理领域中，可应用于文本分类、舆情监管、智能客服等场景，在业界公认的测试模型Bert-Base上，同时兼顾性能和精度，在FP32高精度下性能是业界一般产品的15倍。最后在电商、短视频推荐场景中，可实现精准、高效、实时的目标内容投放，实现更准确的内容推荐。

智能视频分析在中国，是一场国际领先技术公司和国内视频监控主流厂商共赴的盛宴。 在国内，业内最为熟悉的智能视频分析技术公司当属美国的Object video和以色列的Ioimage。这两大技术公司及其在国内的合作者成为推动智能视频分析在国内发展的主要力量。 以色列Ioimage2006年进入中国市场。Ioimage是智能算法内嵌DSP的技术代表，其中国市场合作伙伴则实现了Ioimage智能视频分析技术和产品的中国。2009年推出的智能视觉监控产品--Bellsentt系列。Bellsentt系列产品吸收Ioimage算法的精华，根据中国客户的实际需求，把硬件、软件、产品、平台结合起来，结合客户应用需求，并开放设备的API接口，开发出了智能化信息管理平台。对Ioimage的智能视觉服务器作了改进和简化，特别是将服务器作了模块化改进，将智能服务器缩小成了几层PCB板子的模块，客户只需要购买智能模块，便能将普通的球机或q机转化成智能一体化球机和智能一体化q机。通过这样技术创新，实现了智能视频分析技术的产品化。 美国Object Video是全球智能视频分析技术的泰斗级公司。在中国有众多的技术追随者，选择与智能视频分析技术的核心技术供应商Object Video进行合作，在视频监控产品中引进Object Video的视频分析技术。 国内的视频监控厂商与Object Video合作开发智能视频产品，必须要有上游的芯片方案设计商和系统设计商的参与。为国内主流视频监控设备厂商提供芯片解决方案的国际芯片设计公司TI对这些企业智能视频产品的开发起到了非常重要的作用。Object Video公司与TI合作推出了ObjectVideo OnBoardTM智能视频软件套件，其包括了Object Video的先进智能视频应用软件。ObjectVideo OnBoardTM结合达芬奇（DaVinci）技术，将智能分析技术嵌入方案中，帮助OEM厂商快速开发出具有强大可靠的智能视频功能的新品，例如包括分析视频，以及根据用户定义的规则发出警报与其它告警信息。为了与基于TI DSP的数字媒体处理器协同工作，该软件实行了进一步优化，使得ObjectVideoOn BoardTM的OEM厂商可以直接在其产品中构建智能功能，从而进一步提升产品的独创性，加速上市时间，并能更便捷地提供针对特定客户的解决方案。 ObjectVideo OnBoardTM可以为摄像机、网络编码器或其他视频管理平台实现嵌入式系统开发，使智能视频分析系统能够更贴近需要。通过在TI基于DSP的高性能DM64x系列数字媒体处理器中集成Object Video的软件，视频监控设备就具备了内置的高级视频分析功能。这种终端产品不仅能够采集并压缩视频以进行存储和实现流媒体功能，而且还能对视频进行分析，查看是否存在安全性问题或发生其他事故，如人员闯入、物品盗窃等，并能产生实时告报。 Object Video与其在亚太地区的OEM独家经销商与技术合作伙伴WPG System合作，发布了PC式智能视频分析技术，基于x86的OVIA平台，可以在传统的intel平台上实现智能视频分析。通过OVIA平台，视频输入可以支持模拟和数字双模输入：不仅支持通过视频捕捉卡的模拟视频输入，还能支持基于RTSP MMS的网络视频流的数字输入，从而支持对IP网络摄像机、网络视频服务器（DVS）设备与其他网络视频源；实现单台机器支持多路分析。Object Video推出了OVReady合作计划。OVReady是一套基于WebService的XML行业标准，指定了智能分析设备与智能管理软件之间进行信息交互的标准。OVIA平台提供OVReady开放协议API接口，通过该协议可以快速的进行二次开发，与现有视频管理系统整合。 智能视频监控到来之前，安防视频监控的发展已经到了行业化和集成化的阶段。因此，在智能视频监控到来时，视频监控领域对智能监控技术的要求，依然是来自于不同行业对视频监控的各种个性化需求。这种个性化的需求将要求智能视频技术针对不同的行业有不同的智能视频分析规则。适合不同行业需求的智能视频分析规则需要智能分析技术供应商、芯片设计商以及国内的视频监控厂商共同研究用户的智能化需求、如何去满足用户的需求以及满足特定用户智能视频监控需求的产品形态。 不同行业需要差异化的智能视频分析规则 智能视频监控经过四、五年的发展，但是，要谈到智能视频应用的推进，却还有许多非常基础的技术问题没有解决。石安科技认为，从客户端来讲，制约智能监控发展的因素是业务需求与智能监控所能达到的实际应用之间的脱节。目前客户对智能监控的了解还处于以下三种情况：客户可能知道智能产品，但是对于自身的需求及智能监控了解都不深入，想用智能产品，但不知道怎么用；客户对智能产品有所了解，也分析了自身的需求，形成了一定的智能监控概念和思路，但是不知道能否切实满足需求；客户已对智能产品做过深入学习，也明确自身的业务会用到哪些智能监控技术，但是对于智能产品的性能指标能否达到自己的要求却没有把握。 对集成商、工程商来说，如何准确地了解客户的实际需求，在众多智能监控产品中选择出匹配的产品完成项目是发展网络智能监控业务的关键。目前，工程商对于客户需求理解有偏差，尚无法针对性地根据客户需求给出智能化解决方案的意见。在众多智能产品中，从生产厂家来讲，业务形态无法满足需求以及产品形态的缺失是制约现阶段智能监控发展的主要因素。国内智能监控生产厂商大多引用国外厂商智能核心算法，其经典应用规则不能适用于所有的国内行业，很多行为分析的场景也不能用现有的算法来满足。比如银行智能监控，现有的方案大多集中在周界防范的业务上，智能监控系统协助安保人员对可能的犯罪行为起到预警作用。然而，这些并非银行智能监控的核心诉求，周界防范是对人力安保的一种辅助，如何防止ATM机机身损害，例如张贴纸条、取款口加装设备等才是智能监控真正要解决的问题。另一种业务形态的缺失体现在需求模糊，比如“平安城市”建设，现阶段对于际智能监控业务形态尚不完全清楚。 目前，用于行为分析的智能产品主要有两种形态：一种应用于前端，将智能视频分析算法内嵌入网络视频服务器或网络摄像机中；另一种应用在后端，通过纯软件的形式对场景进行智能分析。这样的产品形态太简单、太少，不能满足不同用户的不同需求。产品形态的缺失导致智能监控系统的成本上升，而且客户在选择产品时感觉不是产品满足需求，而是自身适应产品。目前运用智能监控较多的行业主要是交通、政府部门、军队武警、公安、建筑展馆等。这些行业应用中，周界防范是最普遍的智能功能应用。对功能的需求主要集中在周界、自动跟踪、物体出现/消失、流量统计分析上。 这些行业对智能功能应用的需求就仅止于此吗？当然不是。这只是目前智能分析技术做到的应用。各行业不断涌现新的业务需求，对于智能视频分析技术的功能性、各种场景的适应性、指标参数的准确性更高的要求。在不同行业、场所对于智能监控的需求也有着较大的差异，很难用一套通用的智能技术或者产品覆盖各个行业。这就要求厂商要去挖掘和总结适用于不同行业的智能视频分析规则。 比如，银行智能监控除了传统的周界防范，关键需求为ATM机机身异物检测预警，对于ATM取款机，银行方面除了需要知道取款人的身份以外，还需要保护好昂贵的取款设备，尽早杜绝一些欺诈行为。人脸遮挡识别、特殊动作识别（尾随、贴胶布等）功能就非常适合在ATM取款机上进行大面积推广。针对银行营业场所的日常安全，智能视频分析常采用的规则是取走识别、离开识别、滞留识别、弃置识别：可以对钱箱进行监控，在视频画面中钱箱所在区域设置取走识别，当钱箱离开规定区域或者发生移动时产生取走报警；对特定的工作人员设置离开识别，当离开所设定的个人办公区域时产生离开报警提示；选择营业厅内重要区域选择滞留识别，当有人长时间逗留产生徘徊报警；使用离开识别，当需固定值守岗位人员离开岗位后产生离开报警；使用弃置识别，当营业厅内（如大堂）有遗留物品时进行报警；使用警戒线及区域入侵检测功能，可对营业场所的周界出现人、车辆或任何物体入侵时进行报警，可进行时间的管理。 而武警、公安等行业对于智能监控流动性、隐蔽性的要求较高；公安及司法行业的主要需求是检测是否有奔跑、斗殴、追逐及聚众等异常行为的发生，这类应用的场景一般非常复杂，要求智能产品对复杂场景有较强的适应能力。 如监狱在防范在押人员越狱的同时，提出对于执勤岗哨异常行为分析的新需求；再如治安监控，重点关注人比较密集的场所，需要打击“两抢”犯罪，防止群发的恶性事件等。在广场、车站等地方的监控点，密切注意人流的动向，对人群的突然聚集进行分析和报告。在道路的监控系统中加上对人的突然变速分析，及时判断行人意外情况，也是对于“两抢”犯罪行为进行智能分析判断的一个规则。 智能视频分析技术在监狱安防管理中的一个重要作用是防止在押犯越狱逃跑。因而采用穿越警戒线、进入识别的规则：为了防止罪犯翻越围墙逃跑，组合采用穿越警戒线、进入识别这两种功能对围墙附近等重点警戒区域实施监控。把围墙的前面，即在押人员经围墙必须经过的区域，设置为目标范围，一旦有人进入，立即发出报警。为了避免错报和不必要的失误，如工作人员自己进入目标范围而引发的报警，可以配合穿越警戒线功能以提高报警的精确度。目标范围内，再设置一条警戒线。有人进入目标范围报警一次，当跨过警戒线报警第二次。这样能有效提醒执勤人员，采取充分的警戒措施，也能降低监控的失误率，提高工作效率。 对于涉及公安机关社会治安监控的智能视频分析技术，公安部一所副所长陈朝武认为其智能视频分析的规则一定要和公安业务结合起来，特别要和刑侦破案经验结合起来才能定义和破案相关的视频内容特征，从而发现有限规则，再把这些规则输入计算机，让计算机按照这样的规则去提取图像特征，这样才能使智能视频分析和公安业务真正结合起来，才能有助破案，节省警力。如：异常行为分析，群体性事件感知，利用智能视频人数统计功能，在一定的公共重要场所，通过感知人群密度的快速增加发出报警，也能起到预防群体性事件发生的作用。在大型活动的监控中，必须先提炼出有助破案的犯罪分子的行为特征，结合算法规则，配置相应的参数。集成了这种算法和参数的摄像机才能有效进行智能视频分析。 另外，智能视频快速检索是智能视频分析应用的一个重要功能。在视频智能分析和检索过程中，对有些质量比较差的图像，需要先进行视频增强，让视频画面清晰可辨，才能使智能视频分析准确性增强。因此，视频增强功能也是视频分析的重要内容。 陈朝武认为，如何满足这些不同的监控图像智能视频分析的应用需求，是视频监控图像内容智能视频分析技术研究和应用的难点。从事智能视频分析研究的人员一定要从应用的角度去思考：什么样的算法适合什么样的场景？这是智能视频分析非常关键的。我们所看到的智能视频分析演示，它的算法是不是也同样能够适用我们特定的观察场景？在应用场景的全天候变化情况下，各种参数选择如何确定分析效果最佳？这是智能视频分析应用的关键。 中国市场需要怎样的智能视频监控产品 和视频监控应用的行业化趋势一样，智能视频分析技术在监控领域由于行业需求的差异，将长期处在一个需求不断被细化、被实现的过程中。目前能实现的智能视频分析的内容主要包括几个大类：1、对人、物的识别；2、对人、物运动轨迹的识别；3、对视频环境影响的判断和补偿。智能视频监控产品功能也主要围绕如何满足上述需求设计。 对人、物的识别：主要就是识别监控系统关心的内容，包括人脸识别、车牌号识别、车辆类型识别、船只识别、红绿灯识别等等。识别类的智能监控技术，最关键的要求就是识别的准确率。比方说车牌号识别，目前市场上做的好的，识别率在95％甚至98％以上，这样就能够较好地满足道路监控类客户的需求。如果识别率低于90％，就会对管理人员带来很大的麻烦。识别类技术，常常应用于道路监控、金融银行、航道管理等行业，主要是为客户提供识别记录和分级管理的依据。 对人、物运动轨迹的识别和处理：目前细分的很多，主要包括虚拟警戒线、虚拟警戒区域、智能跟踪、人数统计、车流统计、物体出现和消失、人员突然奔跑、人员突然聚集等等。此类技术，除了数量统计外，一般是对某个过程进行判断，一旦发现了异常情况，如有人进入警戒区域、广场东北角有人迅速聚集等情况，就发出报警信息，提醒值班监控人员关注相应热点区域。对于数量统计类技术，关键的技术点是发现异常情况，并对异常情况进行数量统计。所以要求统计数据的准确率，尽量降低误差。运动轨迹识别处理类的技术，受实际监控应用场景影响非常大。此类技术的关键是能够尽快发现异常，需要尽量避免遗漏，提高预报的准确率。目前此类功能主要应用于平安城市建设、商业监控等行业。 对视频环境影响的判断和补偿：环境的影响主要包括雨、雪、大雾等恶劣天气、夜间低照度情况、摄像头遮挡或偏移、摄像头抖动等等。智能监控技术能够实现在恶劣视频环境情况下实现较正常的监控功能。受环境影响视频不清楚的时候，尽早发现？？面中的人，或者判断摄像头偏移的情况后发出报警。此类功能关键技术点是在各种应用场合下，均能够较稳定地输出智能分析的信息，尽量减少环境对视频监控的影响。此类功能具备普遍的适应性，80％以上的监控点，都有增添此类功能的潜在需求。 目前市场上的智能视频分析系统，主要有两种产品形态： 一种是智能视频分析设备前置系统。这个系统将智能视频分析单元，放在前端摄像机处，实时视频分析单元一般为嵌入式产品，分析的特征、参数、结果在需要时上传到监控中心。这是典型的分布式系统架构。当我们对固定场景的图像做智能视频分析的时候常用这种形态，这个系统特点是实时前端分析，其分析结果和算法速度不受传输环节的影响。 第二种是中心智能分析系统。这种系统一般是把算法集中在监控中心的PC端上，可集成更多的算法同时运行。一般说来，一种算法对某一个特定的内容分析效果较好。而PC机可以对多种算法进行集成，综合分析的内容会更丰富，效果更好。这个系统可以通过后端矩阵切换完成对前端多个摄像机分时段做图像视频分析。目前市面上见到的产品只有这两种形态。不同产品和系统的区别可能就是根据分析内容采用不同的算法和不同的输出结果表示方式。 从Ioimage、贝尔信、石安、海康威视、科达、博世等企业提供给市场的智能视频监控产品看，目前的智能视频监控产品主要有智能视觉服务器/智能视频服务器、智能网络摄像机、智能视觉（视频）监控软件、智能视频DVR/IVR、智能视频网络模拟双模摄像机等产品。智能分析功能则以模块化的方式嵌入设备。目前内嵌智能视觉分析技术包括入侵检测、遗弃物检测、物品搬移检测、PTZ自动跟踪、非法停车检测、徘徊检测、计数统计等。 我们以ioimage ioibox trk10为列，分析一下这款智能视频嵌入式服务器的产品形态和智能功能。trk10是一款集视频编码和智能视觉分析功能于一身的浓缩型嵌入式服务器，内置高性能智能视频分析，可集成到静态及云台（PTZ）安全监控摄像机，可内嵌于摄像机护罩内或放在隐蔽处配合传统的CCTV系统实现室内或室外自动跟踪检测、遗弃物检测、非法停车检测、物品搬移检测等功能。智能视觉服务器是一个基于DSP，并拥有混合接口的安防前端设备，可以将模拟音频和视频输入转换为基于IP的MPEG-4流媒体，同时也支持通过模拟视频输出。经过智能处理之后，这两种输出可以同时工作，并且输出的两种视频里都可以叠加报警框/跟踪框、轨迹线等OSD。Trk10内嵌以太网供电功能PoE，可以减少外部电源和电源走线的部署费用以及随之而来的施工麻烦，方便工程施工。trk10内嵌了目标威胁检测智能视觉分析技术中完整的入侵检测、遗弃物检测、物品搬移检测、PTZ自动跟踪、非法停车检测、徘徊检测6大分析模块）。

---