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不同的AI視頻推理場景下，如何構(gòu)建通用高效的抽幀工具?

發(fā)布時間：2024-04-24 09:01:01 瀏覽量：303次

AI算法在視頻娛樂行業(yè)得到了廣泛應(yīng)用，視頻抽幀是處理視頻數(shù)據(jù)過程中的瓶頸之一，不同的AI算法應(yīng)用對視頻抽幀需求也不同。本文介紹了一種高效通用的抽幀工具在AI視頻推理服務(wù)中的應(yīng)用，旨在降低整體服務(wù)處理延時，提供通用化的功能。

AI算法在視頻推理服務(wù)中的應(yīng)用愈發(fā)廣泛，AI服務(wù)中面臨諸多挑戰(zhàn)，尤其是對于視頻數(shù)據(jù)的處理。不同類型的服務(wù)對視頻抽幀的要求也不盡相同。舉例來說，在用戶上傳短視頻審核的業(yè)務(wù)中，迫切需要在極短時間內(nèi)完成審核，對不同編碼格式的視頻需要支持多樣化的抽幀處理，同時對多方面內(nèi)容進行審核。

針對整體服務(wù)延時大、硬件資源利用率低的問題，本文探討了在CPU和GPU上的抽幀優(yōu)化方案。CPU抽幀方案主要通過對視頻解碼后的圖像進行處理，減少不必要的存儲空間占用。而GPU抽幀方案則能更快地處理視頻抽幀，但對視頻格式支持有一定限制。

方案調(diào)研

目前視頻解碼的硬件平臺主要有CPU、GPU、FPGA以及專業(yè)的編解碼芯片。針對CPU抽幀，主要采用FFmpeg工具解碼后保存圖像的方式；而在GPU抽幀方面，NVIDIA提供的方案可以顯著提高視頻處理速度。

在CPU抽幀方案中，需要特別注意準確獲取抽幀圖像的時間戳，以確保與原視頻時間點完全一致。同時，針對不落盤與落盤情況下的加速優(yōu)化，采用多線程分片抽幀的方式來減少處理時間。

方案一 CPU抽幀落盤

通用高效抽幀在視頻推理中的方案實施

在CPU和GPU抽幀的完善與優(yōu)化方面，本文提到了多項具體方案，從準確獲取時間戳到提供Python接口，以及抽幀工具和AI算法的流水線優(yōu)化。在GPU抽幀的處理上，尤其需要注意對視頻格式的支持以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)男省?/p>

總的來說，本方案旨在優(yōu)化整體服務(wù)處理延時，提高硬件資源的利用率，滿足不同業(yè)務(wù)需求的視頻抽幀處理。通過不同的優(yōu)化方案，能夠更有效地提升視頻處理效率，為AI算法應(yīng)用提供更加穩(wěn)定、高效的支持。

總結(jié)

隨著AI視頻推理服務(wù)在各個業(yè)務(wù)線的廣泛應(yīng)用，業(yè)務(wù)部門對視頻處理服務(wù)效率的要求越來越高。針對不同的業(yè)務(wù)需求，本文提出的優(yōu)化方案在不同的應(yīng)用場景下發(fā)揮了重要作用，提升了整體服務(wù)處理效率，減少了硬件資源浪費，滿足了企業(yè)對視頻處理效率的迫切需求。

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