如何做到如此炫酷
本应用使用英特尔® 的OpenVINO分发版和约800行的GO（或700行C++）代码开发而来，其中较为复杂的部分通过预先训练的深度神经网络执行，该网络中采用的胶水代码实现了车辆跟踪和帧间相关性的简单计算（通过跟踪代表车辆的质心）。该应用根据检测到的矩形大小，可以排除无关对象（如闯入视频帧中的行人）。当与功能强大的硬件（如基于第6代英特尔® 酷睿™处理器的硬件或由英特尔Movidius™ X VPU驱动的英特尔神经计算棒2）配合使用时，可以获得出色的推理速度，从而实现实时分析。
延伸应用
学习资源
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在英特尔® 物联网开发套件的GitHub页面上进一步了解此演示程序。
胶水应用程序使用C++和Go语言开发。该分发版包含面向OpenVINO™的英特尔® 优化版面部检测、头部姿势和情绪检测模型。使用Ubuntu 16.05 LTS Linux操作系统、英特尔® 分发版OpenVINO™工具套件和OpenCL™ Runtime包，可以轻松体验此应用程序。
您还可以使用AIoT开发套件快速启动开发工作，此套件预装了Ubuntu、OpenVINO™、英特尔® Media SDK和英特尔® System Studio 2018，并基于英特尔® 酷睿™处理器，同时包含一些教程来帮助用户快速启动和运行。
您还可以使用基于英特尔® Apollo Lake™ 平台的AAEON UP board开发板。
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OpenVINO™工具套件应用案例之停车场监控系统（一）
原文链接：
https://www.mouser.cn/blog/parking-lot-monitoring-openvino-toolkit
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