第6章 总结与展望
6.1总结
当前在线视频数量正在急剧增加，监管机构为了保障内容合规，开始在视频平台部署内容识别分析系统，以避免传统的人工检查所带来的繁琐和低效。然而，随着视频数据规模的不断扩大，现有的监测系统面临着巨大的挑战和压力。本文为了应对这一挑战，本文提出了一种基于GPU的在线视频流分析方案。通过优化数据包处理路径，采取线程绑定技术避免数据迁移，以及制定丢帧策略，及时丢弃不必要的流量，还采用GPU解码图像，大大减少CPU资源计算的开销，这种方案为监管机构提供了更快速的流量处理能力，更好地满足不断增长的视频数据量带来的挑战。
当前在线视频数量正在急剧增加，监管机构为了保障内容合规，开始在视频平台部署内容识别分析系统，以避免传统的人工检查所带来的繁琐和低效。然而，随着视频数据规模的不断扩大，现有的监测系统面临着巨大的挑战和压力。
本文为了应对这一挑战，本文提出了一种基于GPU的在线视频流分析方案。通过优化数据包处理路径，采取线程绑定技术避免数据迁移，以及制定丢帧策略，及时丢弃不必要的流量，还采用GPU解码图像，大大减少CPU资源计算的开销，这种方案为监管机构提供了更快速的流量处理能力，更好地满足不断增长的视频数据量带来的挑战。
参考文献（略）
