在视频监控领域，一场由嵌入式AI驱动的技术革命正在颠覆传统路径。过去十年间，行业陷入"性能竞赛"怪圈——4K/60fps、HDR、宽动态范围等技术指标被不断推高，却忽视了无电无网场景下的基础生存需求。AOV（自适应优化视频）方案通过重构技术逻辑，在保障监控效能的前提下，将设备功耗降低90%，为边缘监控开辟全新可能。

一、传统监控的技术悖论

追求极致画质的代价在边缘场景中被指数级放大：

前言

随着人工智能和物联网技术的飞速发展，越来越多的开发者、学生和爱好者投身于创意项目的构建。

神经处理单元（NPU）的出现彻底改变了机器学习领域，使深度学习任务所需的复杂数学计算得以高效地执行。通过优化矩阵乘法和卷积运算，NPU极大地增强了AI（人工智能）模型在各个领域的能力，从服务器群到电池驱动设备。

TinyML（微型机器学习）的出现进一步推动了AI的发展，其重点是在资源有限的嵌入式设备上实现机器学习算法。TinyML的目标是在数十亿边缘设备上实现AI能力，使它们能够在本地实时处理数据并做出决策，而无需依赖云连接或强大的计算资源。

ImageAI是一个Python库，旨在使开发人员，研究人员和学生能够使用简单的几行代码来构建具有独立的深度学习和计算机视觉功能的应用程序和系统。
ImageAI的官方GitHub存储库为
https://github.com/OlafenwaMoses/ImageAI

一、概述

人工智能系列项目展示了创作者使用Unity制作的一系列人工智能项目，项目涉及人工智能产品。本案例中展示了最近使用Unity为OpenCV空间人工智能竞赛制作的一个项目的一些实用资料，该项目以一系列令人印象深刻的例子展示了Unity中的机器人技术、计算机视觉、强化学习和增强现实等功能。

Unity是世界一流的实时3D引擎。虽然Unity的游戏引擎和工具传统上只支持游戏开发者，但AI@Unity团队正在围绕机器学习、计算机视觉和机器人模拟等领域构建全新的工具，以支持游戏以外的应用，尤其是那些使用人工智能和实时3D环境的应用。

很早之前接触到了飞桨（PaddlePaddle）以及PaddleDetection工具，被他们的简单易用吸引，同时，这些工具极大降低了训练模型的门槛并减少了所需时间，非常适合新手入门。在很多实际应用场景也有不俗的表现。

在端侧部署方面，Paddle Lite是飞桨产品栈中用于端侧高性能轻量化AI应用部署的推理引擎，给了移动端等场景更多可能。这款引擎允许我们在很多硬件平台上实现轻量化的高效预测，进行一次预测耗时较短，也不需要太多的计算资源。

那么如果我们想开发一款既能在本地进行预测又能在Android和iOS上面有一致体验的App的话，Flutter无疑是一个好选择。其作为开源移动UI框架已然成为跨平台移动开发一大趋势，在开发时可以保留状态进行热重载，内置许多令人眼前一亮的组件和漂亮的动画，同时还能保证性能达到和原生应用一样。也正因为这样，不少公司开始把自己的应用向Flutter迁移，有许多我们耳熟能详的App其实已经是基于Flutter开发。假如你已经对安卓原生开发十分熟悉的话，不妨去试试。

机器之心报道

机器之心编辑部

萧箫 发自 凹非寺

量子位 | 公众号 QbitAI

几个世纪来，人类都处在被蟑螂支配的恐惧中。