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在该项目中，我们基于AlxBoard为硬件基础实现了Java在 Ubuntu 22.04 系统上成功使用OpenVINO™ Java API，并且成功运行了RT-DETR模型，后续我还会将继续使用 OpenVINO™ Java API 在 英特尔开发套件 AlxBoard 部署更多的深度学习模型。
AIxBoard™爱克斯板开发者套件是一款功能强大的小型计算机，专为支持入门级边缘人工智能应用程序和设备而设计。无论是在人工智能学习、开发还是实训等应用场景下，它都能完美胜任。
本文以一个超分模型为例，将AI推理应用于这样一个流媒体服务器中，这主要也是给广大开发者提供了这样一个思路，可以将例如人脸检测，分割，或者识别模型同样部署于流服务器中，利用AI模型将推流出来的视频经过AI处理，这样就能给一个普通的视频流服务器进行AI赋能。RTMP流媒体服务器在市面上的应用十分广泛，除了点对点的视频传播，像现在非常热门的网络直播，都可以通过这样一个服务器达到自动播放视频，自动处理视频
本文章将从零开始带你用英特尔开发套件+OpenVINO做视频流检测
图1：Intel®DevKit RTMP推流服务器项目流程图项目介绍：通过FFmpeg读取摄像头视频流、本地视频或者网络视频并解码，解码后调用FFmpeg包含的视频处理功能，包括了视频剪辑，视频拼接，视频水印等等，并且能够支持OpenVINO™工具套件作为后端对输入视频进行AI处理。由于FFmpeg可以兼容软硬编解码库，所以可以选择CPU或者集成显卡（iGPU）加速视频的编解码等功能。
