案例介绍
机器学习技术：掌握常见的机器学习算法，如决策树、支持向量机（SVM）、随机森林、朴素贝叶斯等。了解这些算法在目标检测、分类、聚类等任务中的应用。
视频流处理：了解视频流的传输协议，如RTSP、RTMP等。熟悉使用PyAV、FFmpeg等工具库进行视频流的读取、解码、处理和编码。
目标检测与跟踪：虽然深度学习在目标检测领域取得了显著成果，但传统机器学习算法（如Haar Cascade、HOG+SVM等）仍可用于某些场景。掌握这些算法的原理和应用。
行为分析与理解：研究基于机器学习的行为识别方法，如基于时间序列分析的方法或基于特征工程的方法。
SDK集成与应用：熟悉海康威视等安防设备厂商的SDK，能够将其与视频智能分析系统进行集成，实现对安防设备的控制和数据获取。
实时性与性能优化：了解如何优化视频智能分析系统的实时性和性能，包括多线程编程、异步处理等技术。
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