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      通常大多数AI识别算法总会于opencv关联使用，这样虽然是方便，但是数据从内存到现存反复转换效率低，其次通过opencv的绘制都是通过cpu在内存进行绘制，数据的转换也是需要来回转换为cv::mat。所以会大大的降低了AI识别，渲染的效率。

     视跃前端视音频采集app大大优化了ai识别和结果渲染的效率，充分利用了neon指令集并行操作和gpu管线渲染，针对高通，arm mali系列等主流gpu优化。以致于在6年前几百元的荣耀8c已经跑不动微信和支付宝了，但是我们app还能流畅的进行高清视频逐帧识别渲染，编码了国标接入拉流。

      通过视跃实现的高性能AI识别，结果实时渲染，并编码通过网络各种协议发送音视频流。可以在配置很低的设备上实现各种场景的边缘AI识别，识别的实时视频结果通过流媒体分发在各个浏览器终端实时显示，报警预案。大大降低了网络实时音视频AI分析结果渲染实时转发的门槛。如下视频：