在 2021 年，我们开始部署“EdgeX 智慧超市”解决方案，目的在于实现超市的全智能化运营，和连锁超市内用户数据实时同步。数据同步就是后台管理中心和接入的各个超市的 EdgeX 微服务平台，数据共享，不言而喻，分布式思维，我们是云边协同的新形态框架思维。超市的运营管理是这个解决方案的技术核心，也是业界一直在探索的焦点。目前的超市能称得上智能化的只有结算台，但通常也需要有客服在旁边指引监管，也没省下人力成本，所以我们把结算和管理流程紧密的结合在一起。那么运营就剩下秩序管理这一块了，也是全智能化的技术核心，用投资人的角度来说：“怎么去监管顾客在超市内行为，比如插队、破坏、攀爬、咋骗、争吵等行为”，其实就是 AI 深度学习的目标检测，行为分析和识别，这就是本文要介绍的地方。在音视频领域，AI 深度学习主要是做模型训练和推理引擎。不论是早期的人脸识别，还是后来的图像声音检测，都需要与模型做对比，所以模型训练至关重要，可以说是 AI 深度学习的基础。市面上各种运营 AI 深度学习框架的平台首先玩的就是他们训练的模型库，推理引擎则是实现目标的动作。目前全世界最流行的 AI 深度学习框架有 Google 的 TensorFlow 和 Keras、Microsoft 的 CNTK 和 ONNX、百度的 PaddlePaddle、FaceBook 的 PyTorch、BVLC 的 Caffe 等。
我不精通所有的框架，而国内市场目前的口号是“内容为王、数据为王...”，很难见到技术的精髓，也就是用几行 python 命令行就实现 AI 深度学习的完整过程，事实上只会在这个平台上跑这个流程，所有的技术都不会。甚至很多云平台开发上，日志都看不到，我就想，现在开发靠猜来判断吗?!声明下：这不能算喷，只是感慨下，与君共勉。这种虚有其表的技术显然没有前途的，根本不能满足我这种技术追求极致的人，所以我就选了另外一个从底层框架到场景应用完全开源的框架套件 openVINO，在中国主要是由 Intel 在运营，我选这个套件是还有商业目的，这里就不跑题了，openVINO 的框架如图 1 所示：从流程图上来看，左边支持大多数主流的其它 AI 深度学习框架，右边兼容各种算力插件，这很表面，就是装一堆的插件，然后几行代码跑全程的那种，这也是 Intel 的一种运营模式。
这个框架的开源里，直接明了的把模型训练 openCV 和推理引擎框架完整开放，开发者能基于 openCV 库写模型库和模型训练过程代码，也能基于 Inference Engine 库写推理过程代码，而其它的库用于写场景应用过程代码，也就是说这种情况下，想怎么发挥就怎么发挥，不受命令行或框架的约束。我在采用之前调研了下行业形势，各 AI 深度学习框架的短板除了客观的网络带宽的外部因素限制外，主要集中在模型训练精度低及识别和推理时间过长。造成这个问题的主要因素就是各套件广泛的去集成了各种插件，然后再用一个甚至是多个令行插件去把这些插件集成起来，达到低代码及 0 代码的目的，这里不发表评论，大家自己想。大家都知道每个插件和库文件，编译器都要去编译一遍才能识别出来，因此，时长就是这么增加的，性能损耗就是这样升高的，当然，这样同时也能提升通货膨胀，带动经济发展，计划经济的主要思想...。
至贸易战后，全球经济呈现衰退趋势...，各种坑也越演越烈，这里主要描述下开源的坑，华为曾旗帜鲜明的喊出了“不再使用开源”的口号。就拿这里来说吧，openCV 从此没有了 CV::face 的 namespace，官方说是因为不稳定，因此推出了另一个开源 contrib，然后 2 个开源源码重新编译成新的库文件，我以轻量级的方式重新编译了下，生成了 1G 多的新库文件。10 年技术我都没有调用过这么大内存的库文件，而目的只是为了去集成一个 namespace，一直以来的开源我们都是在维护 issue 后升级。再来说说代码，首先做模型库训练，openCV 是通过 csv 文件来读取模型库中的文件，模型库里存放的就是训练好的目标图片。有必要解释下训练好的概念，就是标记分类并处理好，用作对比的库存图片，比如人脸、物体和文字等，opencv 会把从摄像头采集来的图片转灰度化 cvtColor(fe, fe_gray, COLOR_BGR2GRAY)，以减少运算，然后用一个循环来设定目标物体拍照的数量 for (int i = 0; i < faces.size(); i++)，将其处理标记好。在 csv 中是用 2 个容器分别存储图像和标签 vector label，至此模型库就做好了，对目标识别时，摄像头采集到目标数据，通过读取 csv 文件的记录，就能找到训练库中的数据做对比，所以，识别的精度和时长就看图像数据和 csv 文件中的标签做的好不好。这个时候要注意，采集的图片也必须转化为灰度图做对比。对比的结果可以直接显示在测试图像界面中 putText(fm, str, text_lb, FONT_HERSHEY_COMPLEX, 1, Scalar(0, 0, 255))，如图 2 所示，图像上显示的结果就是标签中的标记。openCV 的整个过程只需要一个 xml 的分类器 CascadeClassifier，就能实现各个流程，至此，模型训练的库文件和 csv 文件就全完成了。openVINO 的推理引擎需要调用一对 xml 和 bin 模型文件,读取测试数据，读取网络权重和配置输入输出参数后，就可以启动 AI 推理计算设备进行推理了，openVINO 能实现同步推理和异步推理，通常采用异步推理 sync_infer_request->Infer()。推理就是对目标数据做分析或预测，比如通过人脸的特征来分析 zhe'g 这个人的年龄、健康、情绪等等。就目前的技术而言，AI 还是通过读取记忆来模仿人的思维的，是无自主意识行为，不会像大脑一样，在没有记忆的情况下能自主进行分析和判断。在代码中，我们会抛异常和出错终止程序的运行，如果没有，也不会像业外人士预测那样，产生新的意识，最后替代人类或毁灭世界。不论什么情况下，机器语言的最基本是不能有一点错误的，有错运行就会结束，甚至没有回光返照，机器终究是没有生命的。
最后，以介绍下我们公司结尾：绿视（上海）信息技术有限公司是音视频解决方案供应商，致力于流媒体和 AI 深度学习领域，助力从底层框架到场景应用的完整技术开发。欢迎关注下面公众号，持续关注关注我们的动态。
