我们把 PaddleOCR 服务打包成一个镜像，以便在 Docker 或 k8s 环境里，快速发布到线上使用
基于C++开发的视频行为分析系统v4系统，可以在不用考虑音视频开发，编解码开发，界面开发等情况下， 只需要训练自己的模型，开发自己的算法插件，就可以轻松实现出任何想要的视频行为检测，比如周界入侵，烟火检测，打架，斗殴，跌倒，人群聚集，电动车，垃圾箱，抽烟，攀爬，离岗睡岗，安全帽，充电桩，工作服， 疲劳检测，交通拥堵等等。
通过Ascend CL python API来完成端到端模型推理demo开发，方便用户使用pyACL进行开发。
PySlowfast 是 FAIR 开源的基于 PyTorch 的视频理解代码库，让研究者可以轻而易举地复现从基础至前沿的视频识别 (Video Classification) 和
(人脸)特征内存搜索引擎(feature search engine)，提供高速的人脸特征相似度比对搜索/排序,支持多线程并行搜索，适用于百万级以上人脸库的快速搜索。(C++11实现)
