VideoPipe：轻量级开源视频分析框架，一键搭建视频结构化与行为分析应用

一、VideoPipe是什么

VideoPipe是一款基于C++17开发的开源视频分析与结构化框架，核心定位是“轻量化、易集成、可移植”的视频分析流程整合工具，而非深度学习训练框架（如TensorFlow）或重型工业级视频分析平台（如NVIDIA DeepStream）。其核心目标是降低计算机视觉算法落地的门槛：开发者无需从零编写视频流读写、算法推理、数据输出的全流程代码，只需通过框架提供的“节点”组件自由组合，即可快速搭建从视频源输入到结构化数据输出的完整视频分析应用，覆盖目标检测、跟踪、行为分析等核心场景。该框架完全开源免费，学习曲线低，即使仅具备基础C++知识的开发者也能快速上手。

二、功能特色

为清晰体现VideoPipe的核心优势，我们将其与主流同类视频分析框架进行对比，具体如下：

表1：VideoPipe与主流视频分析框架核心特性对比

基于上述对比，VideoPipe的核心功能特色可总结为以下5点：

2.1 跨平台与多硬件兼容

框架原生支持x86_64（英特尔/AMD）、aarch64（ARM）架构的Ubuntu操作系统，可适配NVIDIA GPU（如RTX 3090/4090）、华为昇腾（Ascend 310/910）、瑞芯微RK3588等硬件，同时支持纯CPU推理（无GPU场景下的轻量化部署）。无需针对不同硬件重构代码，仅需在编译时开启对应硬件的编译选项即可完成适配。

2.2 低依赖与轻量化部署

基础运行仅需三个核心依赖：C++17编译环境、OpenCV（≥4.6）、GStreamer（1.14.5）；可选依赖为CUDA、TensorRT、PaddleInference等加速库，开发者可根据部署环境选择是否集成。编译后的可执行文件体积小，无冗余组件，可在嵌入式设备（如RK3588开发板）上流畅运行，满足边缘端部署需求。

2.3 插件化节点设计，灵活组合

框架以“节点（Node）”为最小功能单元，所有功能均封装为独立节点，支持自由组合成任意长度的流水线。例如，仅需组合“RTSP源节点→YOLO检测节点→SORT跟踪节点→屏幕显示节点”，即可快速实现视频流的目标检测与跟踪可视化，无需关注底层编解码、推理接口等细节。

2.4 丰富的算法与功能集成

• 视频流处理：支持UDP、RTSP、RTMP等主流协议的视频流读写，本地视频/图片文件编解码（基于GStreamer硬件加速）；

• 深度学习推理：兼容OpenCV::DNN、TensorRT、PaddleInference等推理后端，内置YOLO（目标检测）、Mask RCNN（实例分割）、SFace（人脸特征提取）等算法节点；

• 目标跟踪：集成IOU、SORT、DeepSORT等经典跟踪算法，支持多目标跨帧跟踪并生成唯一目标ID；

• 行为分析：基于跟踪结果实现跨线检测、停车检测、违规行为识别等；

• 数据输出：支持JSON/XML格式的结构化数据通过Kafka、Socket推送至云端，支持关键帧截图、违规片段录制；

• 可视化：实时叠加OSD（结构化数据标注），可自定义目标框、ID、行为状态等信息，支持屏幕显示、RTMP推流输出。

2.5 多模态大模型集成

新增mLLM（多模态大语言模型）集成能力，可将视频帧/关键帧输入大模型，实现自然语言化的视频内容分析。例如，通过mLLM节点可直接输出“画面中3名人员在工地未佩戴安全帽，1辆白色货车停在禁停区域”的自然语言描述，无需手动解析结构化数据。

三、技术细节

VideoPipe的核心技术架构围绕“节点流水线”展开，所有功能均通过节点的组合与调度实现，以下是核心技术细节：

3.1 节点体系（核心架构）

节点是VideoPipe的核心组成部分，不同类型的节点负责不同环节的处理，开发者可根据业务需求灵活组合。核心节点类型及说明如下：

表2：VideoPipe核心节点类型及功能说明

3.2 核心技术模块

• 视频编解码模块：基于OpenCV+GStreamer实现，支持NVIDIA NVDEC/NVENC、RK3588 Mpp等硬件加速编码/解码，可高效处理1080P/4K分辨率的视频流；

• 推理引擎适配模块：封装多类推理后端的统一接口，开发者无需修改业务代码，仅通过配置即可切换OpenCV::DNN（轻量化）、TensorRT（高性能）等推理引擎；

• 跟踪算法模块：抽象跟踪算法通用接口，内置IOU、SORT、DeepSORT等算法，同时支持开发者自定义跟踪算法集成；

• 数据序列化模块：支持JSON/XML等主流格式的结构化数据序列化，适配Kafka、Socket等数据推送方式，可直接对接第三方平台；

• 可视化模块：提供简洁的OSD叠加接口，支持自定义标注目标框、ID、行为状态等信息，兼顾实时显示与推流输出需求。

3.3 技术栈说明

• 开发语言：C++17（核心代码），少量Python（示例脚本/辅助工具）；

• 核心依赖：OpenCV ≥4.6（图像处理）、GStreamer 1.14.5（视频流处理）；

• 可选依赖：CUDA ≥11.0、TensorRT ≥8.0（NVIDIA GPU加速）、PaddleInference（飞桨推理）、华为昇腾驱动（昇腾适配）、RK3588 Mpp库（瑞芯微适配）；

• 编译工具：CMake ≥3.16、GCC ≥9.0。

四、应用场景

VideoPipe的轻量化、易集成特性使其适配多类视频分析场景，核心应用场景如下：

4.1 安防监控领域

• 异常行为检测：组合“RTSP源节点+YOLO检测节点+SORT跟踪节点+行为分析节点”，可实现园区/小区/工地内人员翻越围墙、区域逗留、物品遗留、未佩戴安全帽等异常行为检测，检测到异常后自动录制视频片段，并通过Kafka推送告警信息至安保平台；

• 人脸识别布控：集成SFace人脸特征提取节点，将抓拍的人脸特征与黑名单库实时比对，实现重点人员布控，触发匹配后立即输出告警信息，适用于园区、车站等场景。

4.2 交通管理领域

• 交通违章检测：通过“RTSP源节点+车辆检测节点+DeepSORT跟踪节点+跨线分析节点”，实现路口闯红灯、逆行、违停、压线等违章行为检测，输出包含车牌、违章时间、地点、行为类型的结构化数据，可直接对接交通管理平台；

• 车流统计：基于跟踪节点的唯一目标ID，统计指定路段的车流量、车型分布（轿车/货车/客车）、平均车速等数据，为交通调度、道路规划提供数据支撑。

4.3 视频结构化与内容分析

• 视频内容标签化：结合mLLM节点，将视频帧转换为自然语言描述，生成“时间+画面内容+目标行为”的结构化标签（如“2025-08-12 14:00 园区入口 白色轿车驶入 驾驶员未系安全带”），大幅提升视频检索效率；

• 关键帧提取：针对海量监控视频，自动提取包含目标行为的关键帧（如人员翻越围墙、车辆违章的瞬间），减少人工回看视频的时间成本。

4.4 人脸识别与图像检索

• 人脸检索：将人脸特征提取节点输出的特征向量存入数据库，支持实时人脸抓拍与库内检索，适用于园区门禁、商场客流分析、考勤管理等场景；

• 图像相似检索：基于目标检测节点提取的物体特征（如车辆、物品），实现相似图像检索，可用于查找同款车辆、丢失物品溯源等场景。

五、使用方法

VideoPipe的使用流程分为“环境准备→代码编译→运行示例”三步，全程无需复杂配置，零基础也可快速上手（以Ubuntu 20.04系统为例）：

5.1 环境准备

5.1.1 基础依赖安装

# 更新软件源
sudo apt update && sudo apt upgrade -y

# 安装C++编译环境
sudo apt install -y gcc-9 g++-9 cmake make

# 安装OpenCV（≥4.6）
sudo apt install -y libopencv-dev libopencv-contrib-dev

# 安装GStreamer
sudo apt install -y libgstreamer1.0-dev libgstreamer-plugins-base1.0-dev gstreamer1.0-plugins-good gstreamer1.0-plugins-bad gstreamer1.0-plugins-ugly

5.1.2 可选依赖安装（以NVIDIA GPU为例）

若需启用GPU加速，需安装CUDA和TensorRT：

# 安装CUDA 11.8（需适配显卡驱动）
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run
sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run --silent --toolkit

# 安装TensorRT 8.6
sudo apt install -y libnvinfer8 libnvinfer-dev libnvonnxparsers8 libnvonnxparsers-dev

5.2 代码编译

# 克隆仓库
git clone https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe.git
cd VideoPipe

# 创建编译目录
mkdir build && cd build

# 配置CMake（启用CUDA加速）
cmake .. -DVP_WITH_CUDA=ON -DVP_WITH_TENSORRT=ON

# 编译（-j后接CPU核心数，如8核则-j8）
make -j8

编译完成后，可执行文件生成在build/bin目录，节点库文件生成在build/lib目录。

5.3 运行示例

VideoPipe提供40+现成示例，覆盖人脸跟踪、车辆违章检测、mLLM分析等场景，以“车辆跟踪示例”为例：

# 进入编译后的bin目录
cd build/bin

# 运行车辆跟踪示例（替换为实际RTSP流/本地视频路径）
./vehicle_tracking_sample --video_path rtsp://admin:123456@192.168.1.100:554/stream1

示例运行后，会实时显示视频画面（叠加车辆检测框、目标ID、行驶状态），同时在终端输出JSON格式的结构化跟踪数据。

六、常见问题解答

Q1：编译时提示“OpenCV版本过低”怎么办？

A1：VideoPipe要求OpenCV≥4.6，若系统自带版本过低，可手动编译安装高版本：

# 下载OpenCV 4.8.0源码
git clone https://github.com/opencv/opencv.git -b 4.8.0
cd opencv && mkdir build && cd build
cmake .. -DCMAKE_INSTALL_PREFIX=/usr/local
make -j8 && sudo make install

安装完成后重新执行CMake配置即可。

Q2：运行RTSP流示例时卡顿严重怎么办？

A2：卡顿主要原因有二：① 网络带宽不足（建议使用有线网络）；② 未启用硬件加速。可在编译时开启GStreamer硬件解码，或切换至TensorRT推理后端（GPU加速）；同时建议根据硬件性能适配视频流分辨率（如RK3588建议处理1080P/30帧以内的流）。

Q3：如何自定义新增节点？

A3：VideoPipe节点采用插件化设计，新增节点仅需两步：① 继承框架的vp_node基类，实现process核心方法；② 在CMakeLists.txt中添加节点编译配置，编译后将生成的so库放入build/lib目录，即可在流水线中调用。具体可参考仓库nodes目录下的vp_yolo_detector_node代码。

Q4：支持Windows系统吗？

A4：目前核心代码仅适配Ubuntu系统（x86_64/aarch64），暂不支持原生Windows。可通过WSL2（Ubuntu子系统）部署，步骤与原生Ubuntu完全一致。

Q5：mLLM集成需要哪些依赖？

A5：mLLM示例需安装PaddlePaddle或LLaMA.cpp等大模型推理库，同时需准备LLaVA等多模态模型权重，具体依赖及配置可参考samples/mllm_analyse_sample目录下的README。

七、相关链接

• 项目仓库地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe

八、总结

VideoPipe作为一款基于C++开发的轻量级开源视频分析与结构化框架，以插件化节点为核心架构，兼具跨平台、多硬件兼容、低依赖、易集成的特性，既适配NVIDIA GPU、华为昇腾等高性能硬件，也支持瑞芯微RK3588等嵌入式设备，内置目标检测、跟踪、行为分析、mLLM集成等丰富功能，开发者无需深入掌握底层编解码或推理引擎知识，即可快速搭建安防监控、交通管理、人脸识别等各类视频分析应用，其完全开源免费的属性与低学习曲线，为中小开发者及企业降低了计算机视觉算法落地的门槛，是视频分析领域兼具实用性与灵活性的优秀开源工具。