内容来源：8月15日线上直播
内容编辑&排版：卢蔷薇
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活动提要与嘉宾简介
直播 ｜ BrainFrame AI 视觉分析平台在智慧工厂的应用落地分享
直播干货总结
点击“阅读原文”观看回放视频。
首先，主持人为观众介绍了BrainFrame开发者培训系列课程内容。
并给到大家端到端智慧工厂产线的解决方案：
这套系统的软件架构：最上层的是MiniMES系统，在下层是EIS系统，其中集成BrainFrame视觉AI分析平台。
王朝老师就开发BrainFrame系统的原因进行了阐释：解决视频分析面临的困境。
那么，BrainFrame是怎么工作的呢？王朝老师详细讲解了BrainFrame的架构图：
BrainFrame的基本使用：
用户以及开发者可以通过客户端或REST API与BrainFrame服务器端进行通信。
查看我们的用户手册：www.dilililabs.com/docs/
接着，王朝老师对纺织工厂自动计件应用进行了解析以及演示：
纺织厂自动计件的硬件架构如图示：
使用BrainFrame对纺织工厂进行自动计件演示如图示：
王朝老师又演示了如何选取算法胶囊，并通过代码演示算法胶囊如何工作：
▪Dtag算法胶囊▪Image Retrieval算法胶囊▪计数算法胶囊
之后，王朝老师还讲解了使用BrainFrame解决智慧工厂问题的通用思路：
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【Q&A精选】
Q1. 子兔123 : 这个 brain Frame是opencv的插件吗？
王朝老师：Brain Frame和opencv是两个独立的系统，当然我们在Brain Frame用到了很多opencv的技术，但是它并不是opencv的插件。总而言之，我们opencv是两个相对独立的模块。
Q2. kiss125 : 整套系统都是开源的？
王朝老师：其实大家可以看到我们这一整套系统，主要分为两个部分。首先是Brain Frame，包括它的服务器端与客户端，这一部分我们是不开源的。但是大家可以免费下载，使用。
第二部分是算法胶囊，我们将开发所需要的库全都开源了。与此同时呢，我们也开源了一些算法胶囊，大家可以使用我们开源的依赖库做一个算法的开发，也可以依据我们开源的算法胶囊，做一个模板，或者做一个参考。
Q3.IT蜗壳-Tango : 看板是部署在本地还是云端服务器？断网可以吗？
王朝老师：数据看板是BrainFrame的一个子模块，他与BrainFrame部署在同一台机器上，可以是本地服务器也可以是云端。同时在网络联通的情况下，可以远程访问数据看板。
Q4.kiss125 : 底图产品图片很少，能满足实际要求？
王朝老师：上层的MiniMes系统每天会对要做的款号进行一个汇总，并将参照图片推送到BrainFrame的数据库中。对每一个款号我们会对不同的角度拍摄3-5张图片，在实际应用中每天需要识别的款号一般都在10-20种左右，与我演示的时候数据库中的数量相当。经过测试我们计数的准确率在98%以上，款号识别的准确率在90%以上。
Q5.bili_96696228738 : 软件配置有什么要求吗
王朝老师：rainFrame的服务器端需要运行在Ubuntu 18的机器上，同时需要安装docker，docker-compose。如果需要GPU加速的话需要安装相应的驱动以及docker Nvidia runtime。
客户端可以运行在Ubuntu 18或者Window机器上。
关于服务器的具体配置可以参考以下连接：https://www.dilililabs.com/docs/user_guide/server_hardware/
Q6.kiss125 : 这个方案里面的mes系统能否简单介绍下?
王朝老师：其实我对这方面了解也有限，可以理解为它就是面向制造企业车间执行层的生产信息化管理系统，通过它控制工厂里的一系列操作流程。比如BrainFrame主要参与打样以及包装环节，在打样环节Mes系统会对服装进行拍照采样，并将图片上传到BrainFrame数据库。在包装环节，Mes系统会对BrainFrame的检测结果作一个汇总，并在电子看板上展示。
【下期预告】
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