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BrainFrame survey for EN
BrainFrame是一款成熟的人工智能视觉AI分析软件平台。也是业界第一个采用算法胶囊技术（OpenCV采纳OpenVisionCapsules 开源标准），在运营过程中，可由用户根据业务对视觉深度神经网络进行实时配置和下载、更新的人工智能系统。于2020年初和OpenCV.org联合发布方案：BrainFrame平台 + 视觉算法胶囊。
平台基于业界领先的创新技术，和对识别分析人、车、物、行为等视觉能力，针对岗位行为规范管理，零售、餐饮、社区/园区、楼宇、智慧城市公共领域、交通、工业检测、安全生产等视频监控场景，预置了各种常用的AI技能（算法胶囊）。包括如：人体检测、人流统计、电子围栏、人脸身份识别、抽烟/打电话/倒地/跑动/行走轨迹等行为识别、佩戴帽子/眼镜、低头/睡岗/缺席检测等、车辆检测和跟踪、车流分析等。灵活按业务诉求进行技能组合，可以方便地让系统集成商和开发者轻松处理各种智能视频分析任务，支持本地/边缘计算。
- 视觉算法胶囊开源标准支持各种神经网络训练框架，例如Tensor Flow，OpenCV DNN，OpenVINO等。开发者可以快速自行开发封装新算法，或者快速封装第三方兼容算法。不捆绑单一算法供应商。
- 支持英特尔CPU，内置GPU，VPU，以及英伟达GPU等，支持加载定制化AI加速芯片的接入。支持算力同步并发调度到所有芯片计算加速单元中，自动完成算法融合。
- 提供管理客户端，提供实时视频AI叠加，可直接在演示或生产环境应用。采用图形界面配置摄像头或者视频文件接入；鼠标设定各种报警区域，和电子边界；设置报警条件；采用Grafana数据面板对结构化数据进行展示和分析，产生各种图表和报表。
应用场景案例演示
商场中，应用BrainFrame视觉AI分析平台，可以在收银区，通道口，货架，仓库等管理区域，对排队人员数量、等待时长、平均结账时间，顾客性别、顾客是否为会员等信息进行管理。
通过划定电子围栏，设定监管区域。对区域人数进行检测，实时掌握排队人数情况和等待时长，通过制服检测，了解工作人员是否在工作区。
通过上述AI技能工具的灵活搭配，输出业务管理数据、超时预警推送、VIP识别提醒、货架及商品布局优化等应用，了解不同时段客流，性别年龄统计等有效提升管理效率及服务质量。
道路上，对分车道流量分析，车辆类型，逆行，闯红灯，机动车违规使用非机动车道等进行分析和实时报警。
行业痛点分析&平台特点
常见问题一：
综合应用场景的业务逻辑较为复杂，AI 技术应用方案设计、集成难度大，周期长。往往工程师投入不到10%工作量完成特定场景AI应用开发，却需要投入90%以上时间去进行通用AI系统和应用的开发、集成和部署工作。费时、费力，验证周期长，成本高，不灵活，甚至最终会无法推行。
平台优势： 应用该平台 低门槛，低成本，极大缩短开发周期 。客户端全程可视化操作，多算法胶囊直接热插拔。无需AI或算法专业背景，便可以在BrainFrame视觉AI分析平台上自动融合调度，将算法胶囊相互连接以自动形成神经网络拓扑结构，高效执行。
应用工程师不再需要担心AI系统工程问题，只需专注场景应用开发，通过BrainFrame平台API统一调度。迅速部署系统，所见即所得配置，立刻可以验证应用。
常见问题二：
项目硬件、改造投入成本高 ，预算决策困难，无法快速普及。很多行业或企业，结合AI技术进行解决方案提升时，安装新的智能摄像头和各种系统，往往不能和现有的普通IP摄像头和各种设备兼容，造成重复投入和资源浪费巨大。
平台优势： 应用该平台， 全面兼容，灵活配置，即装即用 。BrainFrame是一套纯软件方案，支持本地或者云部署，兼容普通标准IP摄像头，可集成智能摄像头。针对每路视频可灵活定义不同的算法组合和报警业务逻辑，用于各种连续监测跟踪、预警、统计分析工作。可采用集群计算连接多个站点，支持上千路乃至上百万路摄像头视频流。
常见问题三：
平台及算法众多，但系统各自独立，相对封闭。 一些集成商或应用会面临，一旦选择某一个平台集成后，就会受限于只能使用该平台框架下的能力、算法，对第三方不兼容，被“捆绑”后，无法组合或突破，找到最优方案去交付应用。
平台优势：OpenCV推动开源国际标准，OpenVisionCapsules视觉算法胶囊方案。 开发者亦可以采用开源标准代码，快速自行开发封装新算法，也可以快速封装兼容第三方算法，搭配加载实现全新视觉应用。通用性、兼容性强，具有极大的灵活性，即插即用，开发周期短，成本低，预置大量免费算法胶囊供使用。
【开发者免费使用和参与交流，可了解掌握更多技能和平台特性，赋能各类行业应用】
开放平台|算法开源
开发者可登陆下方链接获取免费程序和开源代码——
BrainFrame平台免费下载安装指南：
https://dilililabs.com/docs/getting_started/
算法胶囊下载列表：
https://dilililabs.com/docs/downloads/#capsules
算法胶囊开发指导文档：
https://dilililabs.com/docs/tutorials/capsules/creating_a_basic_capsule/
算法胶囊开源代码和模板例程可在OpenCV GitHub下载：
算法胶囊文档：
https://openvisioncapsules.readthedocs.io/en/latest/
OpenCV.org 硬件合作伙伴计划
OpenCV算法胶囊介绍
如何设计算法胶囊兼容硬件：
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BrainFrame视频分析产品团队
