人工智能的发展和在行业中的作用就不用多说了，已经到了一个遍地开会、势在必行的阶段，尤其是对于流媒体音视频行业来说。

基本上是人工智能重中之重的核心领域，视频人工智能，也就是机器视觉智能分析的方式大体上可以分为两种：

1. 中心计算：也就是云端分析，所有视频图像数据都以图片或者视频流的形式传输到中心服务，再由中心服务进行视频数据的分析，这种模式比较考验中心服务的网络能力和中心硬件的算力；
2. 边缘计算：也就是智能分析网关，将大部分的计算工作都在边缘设备中完成，比如人脸、车牌、物体、行为等的分析和比对，这种做法相比于中心计算的优势是不但降低了对带宽占用的要求，而且分析的实时性更高，但边缘计算设型的智能设备的生产和制造门槛会相对较高；

之前我们聊到过关于EasyNVR的视频边缘分析的功能，视频边缘分析的主要作用是解决中心算力和带宽瓶颈的问题，但是对于某些行业应用场景，是不得不采用中心计算方式的，例如部署区域非常广泛的电力、水利、能源、环保等行业，其设备常分布交广且设备与设备间距较大，设备搭配分析网关的话，建设成本和运维成本都会非常高，性价比还不如投入中心计算硬件和带宽的方式；

经过多年的音视频技术积累，以及在国标GB28181领域的深耕，我们的很多国标GB28181项目用户传递给了我们很多视频智能分析接入的需求，在经过多次的需求沟通和实践论证后，我们成功在EasyGBS国标视频云服务中加入了AI视频智能分析的功能，同样，这里说的我们功能加入，类似于EasyNVR，实际上是我们为更多的AI人工智能公司打开了一个嫁接算法的口子，让做智能分析的公司专注做视频智能分析的事情，充分发挥各自算法的优势，不用担心流媒体流转的问题，我们会将整个视频监控设备从内网，到公网，到客户端的传输的整个流程都整合的非常稳定、可靠。

那么我们是如何将不同厂家的AI智能分析算法接入到EasyGBS？

1、EasyGBS对每一路需要做智能分析的通道进行分析开关的配置，当需要对某一路接入的通道视频进行AI+的智能分析的时候，在不破坏原有由设备取流（Source）到流媒体输出（Sink）大过程的情况下，我们需要在中间加入AI+视频智能分析的过程，即EasyGBS内部的 Source->AIFilter->Sink，而这个AIFilter过程是可选的，配置了这个过程就调用，不配置就不调用，配置了，但是没有Load到视频智能分析库就不调用，Load到了视频智能分析库就调用；

2、需要在每一个通道中配置Filter的名称以及自定义的参数，通过Filter的名称作为Function进行执行，Function会传入（avFrame，userData，userPtr，callback），再由Callback输出（userPtr，userData，avFrame），这样就形成了整个的AI+用户自定义流程；

3、用户回调出来的avFrame是进行下一步推流或者存储的原材料，AVFrame可以是原样的音视频，也可以是经过标注后的视频帧；userData是用户自定义的数据格式，EasyGBS可以通过接口或者SEI数据等形式，传输给业务展示端或者业务端；

EasyAIFilter分析结果输出的几种方式

1. 同步输出：叠加分析结果或者原画面与分析结果同步输出；
2. 异步输出：原画面即时输出+分析异步结果；

目前，EasyAIFilter已经在很多项目中有了应用，我们的大部分产品也开始支持了EasyAIFilter的架构，现在，我们为AI视频分析的厂家提供了一套完整的视频分析接入的示例：https://github.com/tsingsee/EasyAIFilter