【IVA】一个开源OPENIVAS智能分析系统的思考

一、框架选择

计划采用百度paddlepaddle的FastDeploy框架来进行推理，此套框架目前实现了多类硬件的支持，从cuda、openvino、npu、tpu、cpu等均能良好支持，而且支持快速部署。

二、硬件选择

硬件首选intel下 gpu、cpu，其次基于成本考虑可以选择rk3588的方案来实现，工程化，产品化比较好的选择，后面还有RK3576，学习来看的话可以考虑intel N100cpu的小主机 可以利用openvino进行加速和推理。

三、开发语言选择

肯定首选python了，但是这玩意不适合工程化，平时拿来学习和训练使用python快速方便，如果涉及工程化产品化的话 还是建议C&C++、golang之类的语言。

四、工程化需要

步骤:

视频接入->视频解码->图片缩放（预处理）->AI推理->图片编码（后处理）->视频编码->视频推流

视频接入：一般考虑通过Onvif 、rtsp方式来进行视频接入，可以使用ffmpeg进行解复用，拿到视频帧(H.264、H.265),然后交给解码步骤

待补充。。。。