Vitis™ 视频分析 SDK (VVAS)

将视觉化为强大的洞察力

概述

使用 VVAS 构建自己的智能视频分析解决方案

VVAS 旨在在 Xilinx 目标平台或您自己的平台上构建和部署智能视频分析应用及服务。它建立在 Xilinx Vitis™ 和 Vitis™ AI 之上,基于普及的 Gstreamer 框架,可提供各种常用的插件,包括视频、预处理、深度学习和后处理插件等。您可以自由地使用 VVAS 编写 C/C++ 或 Python 代码,构建端到端 IVA 流水线。

  • 针对多数据流及多阶段应用的端到端吞吐量与时延进行了优化
  • 可为普及型目标检测、分段和分类任务提供广泛的人工智能模型支持
  • 面向硬件加速和软件处理的定制插件
  • 在嵌入式和 PCIe 加速平台之间迁移毫不费力
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完整的软件堆栈

构建并部署基于人工智能的智能视频分析应用

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性能与可扩展性

在边缘、本地和云端间提供业界一流的端到端性能

灵活应变性与灵活性

不仅提供高度灵活的分析工作流程,而且还提供广泛的 AI 模型,可充分满足您的需求

生产力 & TCO

从快速原型设计到全面投产,开发工作更少,部署成本更低

精选视频

轻松构建您的智能视频分析应用

最佳性能

KV260 端到端吞吐量图像

图像来源:WP529,通过 VVAS 和 Deepstream 5.0 使用 Uncanny Vision 的 ANPR 应用进行了基准测试

VCK5000 端到端吞吐量图像

AI 模型:Yolov3(416x416) + 3 * Resnet18(224x224),使用 VVAS 和 Deepstream 5.0 进行了基准测试

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合作伙伴解决方案

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智慧零售/城市/楼宇

  • 边缘的全面视频 AI 解决方案
  • 智慧城市、智慧楼宇、智慧零售
  • 高效率、低时延及可扩展性
      

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升级与加速

  • 可便捷升级现有 AI 应用的工具套件
  • 高性能即插即用 AI 推断加速器

  

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边缘 AI 培训

  • 与 GPU 相比,在 FPGA 上进行边缘 AI 训练,可带来 10 倍的性价比优势
  • 支持 Tensorflow、PyTorch 和 Keras
      

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车牌识别

  • 端到端 LPR 解决方案
  • 高能效、低时延及可扩展性
  • 开放 REST API,实现自定义集成
      

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开始设计

使用 Xilinx Vitis 视频分析 SDK 开始设计