Python глазами C++-разработчика: GIL, asyncio и процессы на примере видеосервера
В первой статье цикла я разобрал real-time-конвейер видеоаналитики на C++20. Затем мы настроили систему через браузерный Viewer и безопасно опубликовали её через VPS. Теперь посмотрим на Python-реализацию того же сервера — глазами разработчика, привыкшего к RAII, std::thread, явному владению памятью и статической типизации.
От RTSP-камеры до истории событий: настраиваем видеоаналитику через JavaScript Viewer
Привет, Хабр! В первой статье я разбирал внутреннее устройство real-time-конвейера на C++20: почему медленный YOLO не должен останавливать RTSP и зачем между этапами нужны ограниченные слоты последнего значения. Теперь посмотрим на ту же систему с другой стороны — глазами пользователя, который подключает камеру и должен получить не просто видео с рамками, а управляемый и проверяемый результат.
Как не утопить RTSP в YOLO: real‑time‑конвейер на C++20, Clang и ONNX Runtime
Привет, Хабр! Меня зовут Александр Кудряшов. Более тридцати лет я занимаюсь разработкой систем цифровой обработки сигналов, аудио и видео. В последнее время я создаю собственную платформу видеоаналитики и сравниваю её серверные реализации на C++, Python и Rust. Это моя первая статья: в ней хочу поделиться не обзором готового продукта, а одной конкретной инженерной задачей, возникшей при его разработке.YOLO обрабатывает кадр дольше, чем камера формирует следующий. Если построить видеосервер как последовательность read → motion → YOLO → encode
«Аниме-завод» открыт: выкладываю код конвейера, который сам режет эпизоды на Shorts
За последнее время я написал три статьи про систему, которая превращает длинные видео в вертикальные клипы: общий обзор «аниме-завода», разбор виртуальной камеры с face tracking и рассказ о том, почему связка «транскрипт + LLM» почти всегда даёт мусор.Комментарий, который повторялся под всеми тремя, был один и тот же: «покажи код».Показываю.→ github.com/ialakey/shorts-factory
Оценка быстродействия детекторов YOLO на Raspberry Pi 5 HAT+
В предыдущей статье я описал процесс компиляции модели yolo8n в HEF-файл для нейрочипа HAILO-8L в модуле HAT+. В этой работе я оцениваю быстродействие инференса нескольких моделей YOLO для этого же чипа. Задумка
Ускоряем обработку изображений в OpenCV на RISC-V: алгоритмическая, низкоуровневая и компиляторная оптимизация
Привет, Хабр! Меня зовут Роман Кузьмин, я занимаюсь развитием фреймворков искусственного интеллекта в YADRO. В этой статье я расскажу об оптимизации алгоритма компьютерного зрения — детекторе углов, основанном на глобальных и локальных свойствах кривизны, — который реализован с помощью библиотеки OpenCV под архитектуру RISC-V.
YOLOv8 против OpenCV на чертежах метро: почему простая геометрия победила нейросеть
ВведениеПрежде чем углубляться в суть вопроса, в конкретные тонкие моменты заголовка и вводить в курс domain, неплохо бы рассказать предысторию. Если ты студент в современной AI-реальности, найти практику или стажировку для работы с реальными онлайн-наборами данных не так уж и легко. Следовательно, тебе либо остаётся брать из открытых источников (не Kaggle — там всегда чётко согласованные датасеты), либо самому размечать данные.Прикладной кейс
Как свёрточные нейронные сети видят мир
Привет, Хабр! Меня зовут Яна Вольнова, я ex-разработчик систем распознавания образов, а сейчас преподаю глубокое машинное обучение в МГТУ им. Н.Э. Баумана и пишу курсы для Яндекс Практикума, например, «Инженер по глубокому обучению нейросетей» и «Компьютерное зрение — CV»
