【技术实现步骤摘要】
本专利技术提出了一种算法平台深度学习应用开发方法、系统、介质和设备，属于深度学习应用开发。
技术介绍
1、当前算法平台缺少全流程深度学习应用开发的相关功能，对于训练出来的模型，要使其接受多类型，或多路的输入，并充分调用硬件进行加速推理，实现多类型的输出，是很困难的事情，可能需要多个不同的组件合作完成，缺少统一的开发环境。当前算法平台缺少全流程深度学习应用开发的相关功能。对于训练出来的模型，要基于其开发应用，需要不同组件参与，环境比较复杂。对于算法平台训练出来的模型，直接部署在嵌入式设备上会因无法充分调用硬件遇到性能问题。
技术实现思路
1、本专利技术提供了一种算法平台深度学习应用开发方法、系统、介质和设备，用以解决前算法平台缺少全流程深度学习应用开发的相关功能的问题，所采取的技术方案：
2、一种算法平台深度学习应用开发方法，所述算法平台深度学习应用开发方法包括：
3、利用deepstream sdk支持的格式配置视频输入源；
4、利用deepstream...
【技术保护点】
1.一种算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，所述算法平台深度学习应用开发方法包括：
2.根据权利要求1所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，利用DeepStreamSDK支持的格式配置视频输入源，包括：
3.根据权利要求1所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，利用DeepStreamSDK组件处理视频流，包括：
4.根据权利要求3所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，对所述DeepStream SDK组件的各个插件进行配置，包括：
5.一种算法平台深度学习应用开发系统，其特征在于，所述算法平...
【技术特征摘要】
1.一种算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，所述算法平台深度学习应用开发方法包括：
2.根据权利要求1所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，利用deepstreamsdk支持的格式配置视频输入源，包括：
3.根据权利要求1所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，利用deepstreamsdk组件处理视频流，包括：
4.根据权利要求3所述算法平台深度学习应用开发方法，其特征在于，对所述deepstream sdk组件的各个插件进行配置，包括：
5.一种算法平台深度学习应用开发系统，其特征在于，所述算法平台深度学习应用开发系统包括：<...
【专利技术属性】
技术研发人员：余丹，兰雨晴，陈哲平，王丹星，
申请(专利权)人：慧之安信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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