Video Analytics Algorithms / Efficiency

** **** **-**** ****** ** *****:

• *** ********* ********** *******
• ***** ************ ****-****, ********** *********
• ********* ********** *******
• **** ******** ************ **********
• *** **** **** **** ****
• **** ********/***********
• ****** / **** ******** **** **** Efficient, **** ********
• ******** **********
• ******* ******* *** ************
• ****** **. ***** ********
• ********* **** ******** *** ******* ********
• ******** **********
• ************ ********* ******
• ********* ******** ******
• ****** **** ******** ***** ** *******
• *** ***** ** ********** / ********* of ********* *** ******
• **** ******* *** ****** ** ********* Resources

**** ** *** ** * ***** guides *** ***** * ** ****'****** ********* ******.

Why Algorithm **********?

********** ****** *** ** *** **** accurate *** ******** ********* **** **** hardware *** ***** ***********. *****, ***** surveillance ******* **** *********** ** ****, power ***********, ********, ***. **** ****** either ******* ********** ** ********* ***** performance.

*** ********** ** ********** ****, *** a ***** ********, *** ** * 10X ** ****. ** * ********* does *** **** ********* **********, **** typically ******* ** **** ************* ********** and ******** ********. ** *** *** of **** *****, ** ***** ** example ** **** ******* ** ************ real-world ****.

Video ************ ****-****, ********** *********

***** ************ ** ***** **** ** real-time, ** *********** ************, *** **** underpowered ********, ****** ********** ********** *********. The ****-**** ****** ** ************ ***** processing ***** ** ****** *******. ******* ******* ***** **** *** ************ recording ** ~*****, **** ********** ********* ** * fraction ** **** (*.*., ****) ***** require * *** ** *** ************ processing.

*** *******, ** ********* ** *** few ******, ******* ******** *** ** missed:

**** ** **** **** ********* *** LPR **** **+ *** ******** ****** to ******* ****** ********:

** ****, ** *********'* ******** ********* if ** ********* ******* (***** *********)******* ** ** ********** ****** *** slowly.

Algorithm ********** *******

***** ******** ********* ********** ** ******** defined ** ****** *** ****** (***) processed. * ****** ********** ** *** processed ***** ******* ******** ********** ** the **** ******* **** ********* ******** which ********** *** **** *********:

** ******** ********* *** ******, ********** matters ****. *******, *** ***** ********* processing ** ****, ******** ********* *** typically * ******** ********** *** ********.

**** ********* ******** ******* (**** ** the ***** *****), ** ******* ** determine **** ***** **********, ***** ** View *** ******** **** ****. *** example, *** ******* ***** ** ***** on ****** *** ****** (******* ******* pictures ** *******) ** ***** ****-******* servers **** ******** ****. **** ***** significantly ********* **** ***** ** **** in ***** ************ ***** ********* *** wider **** *** ******* ****** *********** (e.g., ****** ********** ******* ** ********* ********)

Deep ******** ************ **********

***** ****** ********** **** ******** ********** are **** ******** **** ********** *** machine ******** *******, **** ********* **** a ****** ************* **** ********** *** same ****** ** ****** *** ******.

**** ***** ************ **** ******** ********** use ************* ****** ******** (****) ******* they *** ******** ** ********* ** classifying ********/******* ** ******. (*** **** on **** *** ****'****** ********* ************).

** ****, *** **** ** **** algorithm ********** ** ** *********** ******** CNN ********** ***** *********** * **** level ** ********. **** ** ******** achieved **:

• ***** ******** ********** ** ****
• ******** **** ** ****** * ******* number ** ****** *****
• ********** *** ****

****

**** (*** **** **** ****) ********* **** ******** ** ** ********* and ******** *** ***** ****** *********, are ****** ****, *** ****-*******.

************** *** **** ** ***** *** neural ******* *** ***** **************(********* ******** *** *** ***** **********), turning * ***-**** ******* **** *** piece, ******** ****** ************.

********, **** ****** *** ************ ****** in ***** ************ ******* **** ***** generalized *************** ** *******. **** ***** they *** **** ****** ** ******** when **** *** ********** ******* ** objects ** *** *** ******* ** (e.g. *** ******* *****/******, ********** *****).

************ ******** ************ **** **** *** ***** ******** versions ** ****. ********** ** ********* improved ** ******** **** *** **** the ********** ******, ******* ** *** 80 ********* ** *** **** *******.

YOLO ********/***********

****** ** ********* *** **** ******** YOLO *********, *** ***** ******* ** a *** **** ** **** **********, is ********** *** ********* ** ******-*. YOLOv5 ** ************* ** **** ******** development ******* ** *** ******** ** a ******* ******* ******* ***** ******** improvements, ******** ** ****** ** *** because ** **** ******** ** ****** used ******* ******* ** ********* *** more *********** *******.

*** **** *** ********* ** ****** *** **.

Mobile / **** ******** **** **** *********, **** ********

******/**** ****** ***** **** *** ** designed *** ******/*** *** ** ** modified ******** ** ********** ****** *** mobile/SoC ***. ***** ********** ********* ******** for ********** ***** ** ********* *** running **** ******** ** ************/*** ******* with ************ ****.

****-****

****-**** ****** *** ** ******* ** a ******-**** **** ********* ******* ** a ********** *********. ******** ************ ** * ********** ** ~*/*** ** *** ****** from ****** *** ** ** ***** respective **** ****** ***** **********, ******** in ***-***, ********* ~** **** ******-**** and ~*** **** ******-****.

***** ***** *** * ***** ******** drop, ***** *** ** **** ****** decrease ** ************* ****, *** ***** able ** *** ******* *** *** be **** ********* ** ***** **** the ********* ********.

***********

************* ** *********** ***-***** ** ****** device ****** ******* **** ****** **** improves ********** **** ****** ******* ********* that ***** ****** ** ** ******* and ********* ********* ************. **** ******* convolutional ***** **** ******** ******* *****, simplifying *** *******:

Reducing **********

******* *** ** ******* ********** ** to ****** **********. ****-****** **** *** commonly ********** *** ** ******* **** object **********, *** ********* **** ** more ********* ** ******** ** ***** needed *** * ********** *** **** (e.g. ******, *******).

*********** **** ******** ********** *** ******* for ********* * ****** ****** ******** (e.g. *****, ****, ******* ******). **** allows **** ** ******** ****** ******* in **** **** *** ************, ***** is ******** ** ******* ************, **** facial ***********:

Network ******* ***************

******* ******* *** ************ *** * methods ** ********* ********** *** ** improve **********.

******* ********** ***** ** ***** **** the ****** *******, ***** ***** *** analytic *** ******. *******, *** ******* edges *** ***** *** ********* *** do *** ******* ********, *** ** important ***** ** ***** *** *******, accuracy **** ****.

************ ********** *** ****** ******* ** round ***** ******* **** ******** ** smaller ******* ***************. *** ******** ** designed ** **** **** ** *** information ** *** ******** ****** ***** reducing *** ****, ******* ******** ****. This ********** *** ************ **** *** required, ********** *** ****** ******** *** improving *****.

*******, ******* *** ************ *** **** decrease ******** *** ******* ********** ********/*********** resources.

***** ** ** *** ** ******* the **** *******, *** *****-***-***** ** typically **** ****** ** *********** ** avoid ****-******* ** ****-************, ***** ******* in *** ********** *** ****** ************, but *********** ********.

Deeper **. ***** ********

****** ****** ******** *** ********* **** accurate *** **** *************** *********, ** developers ****** *** *** ** **** them *** ** ***** ** ***** should ** ***********. ***** *** *********** returns **** **** ********* ***** *** width, ******* ****** ****** ** **** networks *** ********* ***********.

*******, **** ****** **** ********** ***** over ***** ******* ** ***** ** sufficient **** *** ******** ** ** more *********, *******, ** ***** ** insufficient **** **** *** ******** ** true.

********* ***** **** *********** ****** ******* equations, ** **** ***** ** ** increase ** *** *********** *** ******** can **.

*****, ** *** ***** ****, **** not **** ** **** *********** ********* but **** **** ******** ******** ** the **** ********.

** ******** **** **** *********** ** match **** ******* ******** **** **** networks ** *** ******** ** ***********. Wide ******** *** **** **** ***** to *********** *** **** *************.

***** **** ******** **** **** **** to ***** ***, **** ***** *** width ****** *********** ******* ** ** there ** ************ **** ** ** a ******* ** ******* **** ****, improving ***** **** ** *** **** efficient *** ** ******** ********.

Combining **** ******** *** ******* ********

**** ******** *** ** ******** **** machine ******** ** ******** ********** *** decrease ************* ****. *** **** *********** aspect ** ******* ** **** ******** while *** ****** **** ** ******* by ******* ******* ********.

**** ********** **** ** ***, ***** **** ******** ** **** for ***** ********* *** ********** ***** with ******* *** ** **** *** characters:

Hardware ************

********* ************* ***** **** ******** ********** to ******* *** ********** ** *** analytics. **** * *****-********* ********* **** perform ****** ** ** **** *** take ********* ** * ****'* *********. Efficiency ** ******* ******** ** *** an ********* ** ***** ** ********** to *** ****** * ******** *********, so ************* ****** ******** ** **** developers **** **** ********* ** ***** hardware.

********

*****'***************** ********** ***** *** **** **** are ***** **** **** ***** **** and ************, ***** ***** **** ***** stream **********. ******* ******** ********** *** Intel ********, **** ** *** **** is ***** ** ***** *** ********** will *** ** ***** **** ******* efficiency.

********* ******

********* ************ ******** ********** ** ********* ** computer ****** ******* ****. ****** ********* pruning *** ************ *** ******** ********* code **** ****** ** ******* ******-******** to * **** ********-******** *******.

******

****** ***** ******** ******** ******* **** ********** ****** ****** ********* algorithms ** *** ********* ** ***** choice. **** **** ********** **** **** certain ********* *** ******** **** *** more ******** ****, **** ********* **** to ******-******** ********.

********** ****

****** *** * **** ********* ***** ********** ******** ****** ******* that ******* ****** ******** ** ******* versions *** *** *** ***** ***-******* use-cases. ********** **** **** *** ******** for ******** ******** *** ******* ********** an ********* ******* ******** ***** ********* quantization.

Simultaneous ********* ******

***** ************ **** ***** ******** ****-******* scenes **** **** ** ******* ** be **********, ***** ** **** *********** than ******-******* ******. **** ********* ********** are **** ** ** *** ****** and ******* **** ** *** ******* or ******. ** ** ********* ** not ********* ****** *** *** *****, based ** *** ********* ******** *********, it **** **** **********:

**** ** ** ***** *** ****** detection ** ******, *** **** ***** and ******* ****:

Upgrading ******** ******

********* ******** ** ********* *** ** not ****** ********. ****** **** ********** power *** **** ***** ***** ********* that **** ******* **** ***** ***********. It *** **** ** ********* ** upgrade ********* ** ******* ******* ******* overheating ****** ** ******** **** ***** consumption.

******* ** ***** ***********, **** **** learning ******** ** ***** ************ ***** cloud-hosted **********, *********** **-******* ******** ***********. However, ***** ********* **** ******** ******** upload *****, ******** *** ****** ** cameras **** *** ** *********. ********, cloud ********** ** ********* **** *********, and * ******* ********* ****, ******** to * ***-**** ******** ******* ****.

Adding **** ******** ***** ** *******

** ******* *** ********* ** ******* accurate ********* ******* **** **********, ****** manufacturers *** * ****** ********* ********* to **** ******** **********. ****, **** Dahua *** *********, *** ****** ** cameras *** ********* **** ******** ********** to ******** *********. **** ****** ***** companies ** ******* **** **** ********* algorithms, ****** ** ** ********* ******** cost.

** ******* ****** ********* ****, ** ***** **** **** ******** algorithms **** ************* **** ******** ******* compared ** **** ******* ******** **********, which ************* ****** ** ********:

XNOR.ai - *** ***** ** ********** / ********* ** ********* *** ******

********* ********** ************ ** ***********, ** an *** (*** **** *********), *** involves ********* *** ****** **** ***** companies **** *****, ******, *** ********.

* ****** ******* ** **** ******.**, ***** ********* ** ****** *** 3rd ***** ******* **** **** **** in **** ***-******* $** **** ******* and************ ***** ************* **** *** ********* camera *********.

*******,**** *** ******** *** $*** ******* in **** ** *****, *** *** ******** ******** ********* public ********* (**** ** *** **** deal) *** **********. **** ********* **** the ***** ** **********, ******** $** cams ** ********** **** **** ********* cameras **** **** ******** ********, ***** also ************* *** ********* ** ******* top ******.

NIST ********* ********* / ****** **********

************* ********* *** * ********* ********** for ***** ************ *********, *** ********* testing. *******, ********* ******* ***** ******* efficiency ** ******** *** ********* ********** resources.**** ****** *********** ********* ** ******* ** ********* *******/********** that **** *** ****** ********** ** results. ****** ****-***** ***** ************, **** testing **** *** ********* ******** *********, or ****** **** ***** *** *** efficiency.

**** *********** ******* ********** **** *** more *************/*******, *** ***** ********** *** prove ** ** *********** *** ** higher ****/********** *** **********.