VideoPipe是一個跨平台的視頻結構化（視頻分析）框架，採用C++編寫並支持插件式節點組合。採用插件化設計，將視頻分析過程抽象為一系列可靈活組合的獨立節點，如流讀取、視頻解碼、深度學習推理、目標跟蹤和行為分析等。
VideoPipe 旨在簡化視頻分析應用的開發難度，支持多種推理後端（如 OpenCV::DNN、TensorRT、ONNXRuntime），並已實現對多模態大模型的集成支持可廣泛應用於人臉識別、車牌識別、圖片檢索、交通違章檢測、多源視頻融合、視頻轉碼等多個應用場景。
VideoPipe 類似於英偉達的 DeepStream 和華為的 mxVision 框架，但它更易於使用、更具備可移植性。
| 名稱 | 是否開源 | 學習門檻 | 適用平台 | 性能 | 三方依賴 |
|---|---|---|---|---|---|
| DeepStream | 否 | 高 | 僅限英偉達 | 高 | 多 |
| mxVision | 否 | 高 | 僅限華為 | 高 | 多 |
| VideoPipe | 是 | 低 | 不限平台 | 中 | 少 |
開源地址：https://github.com/sherlockchou86/VideoPipe
