城市化飞速发展的当下，智慧城市成为当前城市发展的必然趋势，而智慧交通则是智慧城市建设的重要构成部分。随着机动车数量的快速增加，城市发展中的交通管理、交通拥挤、事故救援难等方面的问题越来越突出；另一方面，随着 AI 技术的发展，智能交通为城市治理做出的贡献越来越大。交通智能化成为每个城市在交通领域的发展重点。
构建路况模型是推动交通智能化的有效措施之一，通过路况模型实现路况可视化，一方面便于交通部门了解道路流量情况，对交通实行更有效的管理，另一方面可以为人们的出行提供参考建议，如用时最短或尽量避免拥堵的路线等。
那么，作为开发者该如何搭建路况多模型推理系统？如何实现智能城市中的交通和行人理解，对车辆进行检测、识别和跟踪呢？
如果你有以上疑问，如果你也是高性能计算和人工智能开发者，那一定不要错过这次干货满满的线上研讨会！
本次研讨会将详细为你讲解如何利用 DeepStream Python 搭建多级网络系统，讲解 DeepStream 的检测模块和跟踪模块。而通过 DeepStream SDK 构建的视频分析解决方案，开发者不再需要从头设计和搭建，只要 30 分钟，就可以基于 DeepStream Python 构建出路况多模型推理系统来解决上述问题！
1 月 27 日晚 20:00，NVIDIA 的线上研讨会将邀请开发者社区经理何琨手把手教你“三十分钟实现基于 Python 的路况多模型推理系统”。同时，何琨还会与开发者们共享其多年来在 GPU、人工智能、高性能计算等领域的实战研发经验！
通过本次研讨会，你将得到：
主讲嘉宾
何琨 (KEN)
NVIDIA 开发者社区经理
拥有 7 年 GPU 开发经验，5 年人工智能开发经验。在人工智能、计算机视觉、高性能计算领域曾经独立完成过多个项目，并且在机器人和无人机领域，有丰富的研发经验。曾针对图像识别，目标的检测与跟踪等方面完成多种解决方案，作为主要研发者参与 GPU 版气象模式 GRAPES。
扫描下方【二维码】，即刻报名参与！
点个在看少个 bug 👇
