隨著人工智慧興起，利用「深度學習」技術來進行電腦視覺工作已是很普遍的應用，如影像分類、物件偵測等。通常只需將單張影像送入訓練好的模型中進行推論即可得到輸出結果，但當遇到視訊檔案或串流影片時，逐格(by Frame)影像分析就變得很沒效率，因為影格間時間差距過短（通常為1/30 ~ 1/60秒），場景中的物件位移量（變形量）可能過小，導致影格間得到幾乎相同的計算結果（物件位置、尺寸及分類），浪費計算資源，也讓系統看起來反應過慢。
為了使視訊檔案及串流影片在分析上能加快反應，Intel OpenVINO Toolkit（以下簡稱OpenVINO）整合了GStreamer、OpenCV並提供DL Streamer - GStreamer Video Analytics (GVA) Plugin，讓使用者可以更彈性的設定，使其在影片（連續影像）分析上更具效率。接下來就幫大家介紹「什麼是串流影片？什麼是GStreamer？」、「如何安裝OpenVINO DL Streamer環境」、「串流影片分析及優化流程」，最後再以一個即時追蹤車輛、行人的範例來介紹如何使用命令列操作，希望能幫大家對DL Streamer有更多認識。
