最近、コンピュータビジョン（CV）分野におけるAIアルゴリズムの迅速な統合と実装を専門にしたオープンソースのビデオ分析フレームワーク「VideoPipe」が開発者コミュニティで話題を呼んでいる。このフレームワークは独自のパイプライン設計と極めて簡単な操作性により、ビデオAIアプリケーション開発の「加速器」として注目を集めている。開発者を煩雑な下層コードから解放し、業務ロジックの実装に集中できるようにしている。

VideoPipeのコアデザイン：組み合わせ可能なパイプライン、モジュール化されたタスクの分解

VideoPipeは独自のパイプラインアーキテクチャを使用しており、複雑なビデオ分析タスクを一連の独立した「ノード（Node）」に分解する。各ノードは単一の機能を担当し、例えばストリーミングの取得やデコード、推論、ストリーミングの送信などである。ノード同士は互いに独立しているが、自由に組み合わせることができる。このようなプラグイン式の設計により、開発者はブロックを組み立てるようにしてアプリケーションを構築でき、全体のプロセスをゼロから書く必要がない。

image.png

フレームワークのドキュメントによると、AIモデルを準備し、その出力を解析するだけで、簡単な設定によってパイプラインを迅速に構築できる。従来のフレームワークでは依存が重く、デバッグが難しいという問題があったが、VideoPipeは依存が少なく、クロスプラットフォームサポートが優れており、異なるハードウェア環境への移植も比較的容易である。

多様な入力源とプロトコル対応：主流のビデオストリームへのシームレスな接続

VideoPipeはデータ読み込みにおいて優れた性能を発揮し、UDP、RTSP、RTMPなどの主要なビデオストリームプロトコル、そしてローカルファイルやアプリケーション画像の入力にも対応している。これにより、リアルタイム監視やカメラの映像処理などのシナリオに適しており、ネットワークストリーミングやオフライン動画データを簡単に処理できる。

さらに、画像シーケンスの入力にも対応しており、静的画像検索や混合メディア分析での応用可能性を拡大している。

image.png

多様な推論エンジン：ディープラーニング＋従来のアルゴリズム＋マルチモーダル大規模モデル

このフレームワークの最大の特徴は、アルゴリズムの推論の柔軟性である。ディープラーニングモデルの階層的なカスケード推論をサポートし、従来の画像処理アルゴリズム（OpenCVの古典的な手法）にも対応している。さらに注目すべき点は、VideoPipeがマルチモーダル大規模モデルのサポートをすでに統合しており、開発者が最新の大規模言語視覚モデルをビデオ処理プロセスにスムーズに埋め込むことができる点である。

内蔵されている多种の目標追跡アルゴリズムにより、動的なシーンでの特定のオブジェクトの継続的な追跡が可能であり、精度の高い分析に適している。

全工程をワンストップで：ストリーミング取得からストリーミング送信まで

VideoPipeはビデオAIアプリケーションのほぼすべての工程をカバーしている：ストリーミング取得・デコード → 複数段階の推論 → 目標追跡 → 行動分析 → マーキング → スクリーンショットの録画 → コーディング・ストリーミング送信 → 通知メッセージ。開発者は「必要な部分を補うだけ」で、数分で機能が完全なビデオAIプロトタイプを構築することができる。

典型的な応用例には以下がある：

- ビデオ構造化処理

- 画像検索・検索

- 顔認識と追跡

- 交通イベント検出（違反識別、逆走監視など）

- AIフェイクなどクリエイティブな応用

- セキュリティ監視と行動分析

コミュニティからのフィードバックが好意的：40以上のサンプルで素早く習得可能

VideoPipeは顔認識、車両検出、姿勢推定などの人気シナリオをカバーする40以上の完成済みサンプルを提供しており、詳細なドキュメントと動画チュートリアルも付属している。最近のコミュニティでの共有によると、多くの開発者がこのフレームワークを使ってスマートな監視プロトタイプや交通分析システムを迅速に実装し、コンセプトから実装までの期間を大幅に短縮している。

AIbaseの見解：AIビデオ分析分野において、VideoPipeの登場により、エンジニアリングのハードルが低下し、より多くの中小チームや個人開発者がCVアプリケーションを効率的に実装できるようになった。マルチモーダル大規模モデルの統合により、今後さらなる可能性が広がるだろう。興味のある開発者はGitHubリポジトリ（sherlockchou86/VideoPipe）でスターをつけて体験してほしい。

プロジェクトアドレス：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe