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不同的AI视频推理场景下，如何构建通用高效的抽帧工具?
发布时间：2024-04-24 09:01:01 浏览量：293次
AI算法在视频娱乐行业得到了广泛应用，视频抽帧是处理视频数据过程中的瓶颈之一，不同的AI算法应用对视频抽帧需求也不同。本文介绍了一种高效通用的抽帧工具在AI视频推理服务中的应用，旨在降低整体服务处理延时，提供通用化的功能。
AI算法在视频推理服务中的应用愈发广泛，AI服务中面临诸多挑战，尤其是对于视频数据的处理。不同类型的服务对视频抽帧的要求也不尽相同。举例来说，在用户上传短视频审核的业务中，迫切需要在极短时间内完成审核，对不同编码格式的视频需要支持多样化的抽帧处理，同时对多方面内容进行审核。
针对整体服务延时大、硬件资源利用率低的问题，本文探讨了在CPU和GPU上的抽帧优化方案。CPU抽帧方案主要通过对视频解码后的图像进行处理，减少不必要的存储空间占用。而GPU抽帧方案则能更快地处理视频抽帧，但对视频格式支持有一定限制。
方案调研
目前视频解码的硬件平台主要有CPU、GPU、FPGA以及专业的编解码芯片。针对CPU抽帧，主要采用FFmpeg工具解码后保存图像的方式；而在GPU抽帧方面，NVIDIA提供的方案可以显著提高视频处理速度。
在CPU抽帧方案中，需要特别注意准确获取抽帧图像的时间戳，以确保与原视频时间点完全一致。同时，针对不落盘与落盘情况下的加速优化，采用多线程分片抽帧的方式来减少处理时间。
方案一 CPU抽帧落盘
通用高效抽帧在视频推理中的方案实施
在CPU和GPU抽帧的完善与优化方面，本文提到了多项具体方案，从准确获取时间戳到提供Python接口，以及抽帧工具和AI算法的流水线优化。在GPU抽帧的处理上，尤其需要注意对视频格式的支持以及数据传输的效率。
总的来说，本方案旨在优化整体服务处理延时，提高硬件资源的利用率，满足不同业务需求的视频抽帧处理。通过不同的优化方案，能够更有效地提升视频处理效率，为AI算法应用提供更加稳定、高效的支持。
总结
随着AI视频推理服务在各个业务线的广泛应用，业务部门对视频处理服务效率的要求越来越高。针对不同的业务需求，本文提出的优化方案在不同的应用场景下发挥了重要作用，提升了整体服务处理效率，减少了硬件资源浪费，满足了企业对视频处理效率的迫切需求。
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