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視頻搜索

本例子提供了人像搜索，使用了人臉檢測算法，人臉特征提取算法。

主要特性

• 底層使用Milvus特征向量相似度搜索
• 單臺服務(wù)器十億級數(shù)據(jù)的毫秒級搜索
• 近實(shí)時(shí)搜索，支持分布式部署
• 隨時(shí)對數(shù)據(jù)進(jìn)行插入、刪除、搜索、更新等操作

1. 前端部署

1.1 直接運(yùn)行：

npm run dev

1.2 構(gòu)建dist安裝包：

npm run build:prod

1.3 nginx部署運(yùn)行(mac環(huán)境為例)：

cd /usr/local/etc/nginx/ vi /usr/local/etc/nginx/nginx.conf # 編輯nginx.confserver {listen 8080;server_name localhost;location / {root /Users/calvin/Documents/video_search/dist/;index index.html index.htm;}......# 重新加載配置： sudo nginx -s reload # 部署應(yīng)用后，重啟： cd /usr/local/Cellar/nginx/1.19.6/bin# 快速停止 sudo nginx -s stop# 啟動 sudo nginx

2. 后端jar部署

2.1 環(huán)境要求：

• 系統(tǒng)JDK 1.8+
• application.yml
  1). 根據(jù)需要編輯圖片上傳根路徑imageRootPath

# 文件存儲路徑 file:mac:...imageRootPath: ~/file/image_root/ #圖片文件根目錄linux:....imageRootPath: /home/aias/file/image_root/ #圖片文件根目錄windows:...imageRootPath: C:\aias\file\image_root\ ##圖片文件根目錄...

2). 根據(jù)需要編輯圖片baseurl

image:#baseurl是圖片的地址前綴baseurl: http://127.0.0.1:8089/images/

2.2 運(yùn)行程序：

# 運(yùn)行程序java -jar video-search-0.1.0.jar

3. 后端向量引擎部署（docker）

3.1 環(huán)境要求：

• 需要安裝docker運(yùn)行環(huán)境，Mac環(huán)境可以使用Docker Desktop

3.2 拉取 向量引擎 鏡像（用于計(jì)算特征值向量相似度）

sudo docker pull milvusdb/milvus:0.10.0-cpu-d061620-5f3c00

3.3 下載配置文件

vector_engine.zip

3.4 啟動 Docker 容器

/Users/calvin/vector_engine為主機(jī)路徑，根據(jù)需要修改。conf下為引擎所需的配置文件。

docker run -d --name milvus_cpu_0.10.0 \ -p 19530:19530 \ -p 19121:19121 \ -p 9091:9091 \ -v /Users/calvin/vector_engine/db:/var/lib/milvus/db \ -v /Users/calvin/vector_engine/conf:/var/lib/milvus/conf \ -v /Users/calvin/vector_engine/logs:/var/lib/milvus/logs \ -v /Users/calvin/vector_engine/wal:/var/lib/milvus/wal \ milvusdb/milvus:0.10.0-cpu-d061620-5f3c00

3.5 編輯向量引擎連接配置信息

• application.yml
• 根據(jù)需要編輯向量引擎連接ip地址127.0.0.1為容器所在的主機(jī)ip

##################### 向量引擎 ############################### search:host: 127.0.0.1port: 19530indexFileSize: 1024 # maximum size (in MB) of each index filenprobe: 256nlist: 16384faceDimension: 512 #dimension of each vectorfaceCollectionName: faces #collection namecommDimension: 512 #dimension of each vectorcommCollectionName: comm #collection name

4. 打開瀏覽器

• 輸入地址： http://localhost:8090
• 視頻上傳 1). 點(diǎn)擊上傳按鈕上傳視頻文件.
  2). 點(diǎn)擊提取人臉特征提取按鈕. 等待圖片幀解析，人臉檢測，特征提取，特征存入向量引擎。通過console可以看到進(jìn)度信息。 imageRootPath目錄下，可以看到提取出的圖片幀及檢測目標(biāo)圖片。

• 視頻搜索 上傳圖片，點(diǎn)擊查詢，可以看到返回的圖片清單，根據(jù)相似度排序。

5. 幫助信息

• swagger接口文檔:
  http://localhost:8089/swagger-ui.html

• 初始化向量引擎(清空數(shù)據(jù)): me.aias.tools.MilvusInit.java

String host = "127.0.0.1";int port = 19530;final String collectionName = "faces"; // collection nameMilvusClient client = new MilvusGrpcClient();// Connect to Milvus serverConnectParam connectParam = new ConnectParam.Builder().withHost(host).withPort(port).build();try {Response connectResponse = client.connect(connectParam);} catch (ConnectFailedException e) {e.printStackTrace();}// 檢查 collection 是否存在HasCollectionResponse hasCollection = hasCollection(client, collectionName);if (hasCollection.hasCollection()) {dropIndex(client, collectionName);dropCollection(client, collectionName);}...

Git地址：


AIAS/README.md at main · mymagicpower/AIAS · GitHub

AIAS: AIAS (AI Acceleration Suite) - 人工智能算法落地加速器套件提供:1. SDK2. 平臺引擎3. 場景套件 - Gitee.com

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的人工智能AI系列 - 视频图像搜索的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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