SuperMap iDesktopX 提供的视频分析、机器学习功能，需要依赖 Python 环境与脚本才能执行，因环境包占用的磁盘空间较大，基础产品包中未提供相关环境，若需使用视频分析、机器学习等功能，需下载扩展包，并进行简单的环境配置。视频分析的环境配置详细说明如下：
推荐配置
- 处理器：四核 3.7 GHz主频
- 内存要求：8 GB 或以上
- 显卡：2GB或以上，独立显卡（安装最新显卡驱动）
若需使用GPU运行环境执行相关分析，计算机硬件配置还需满足以下条件：
- NVIDIA显卡
- 显存≥6G
- 显卡驱动≥411.31
1、下载扩展包
获取SuperMap iDesktopX产品包之后，需下载SuperMap iDesktopX 11i(2020) Extension_AI for Windows，建议将其下载至SuperMap iDesktopX产品包中，可在SuperMap 官网或技术资源中心下载。
扩展包中提供了以下资源：
- lib：libtensorflow_jni_gpu-1.15.0.jar；
- resources_ml：机器学习学习资源包，包含了示范数据、模型配置文件等资源；
-
support：
- MiniConda：机器学习Python的CPU运行环境。
- video-detection：目标识别所需的环境；
- templates：AR特效资源。
2、获取YOLOv4
SuperMap iDesktopX中的视频分析需要依赖于YOLOv4和扩展包中的Python环境。设置Python环境后，桌面会记录Python环境所在路径，下一次启动桌面可自动启动已配置的Python环境。详细步骤如下：
- 获取YOLOv4资源：在https://gitee.com/SuperMapDesktop/deep-sort-yolov4网站中，根据桌面版本号下载对应版本号的YOLOv4资源包。
- 将下载的deep-sort-yolov4（若下载trunk版本，则名称为：deep-sort-yolov4-trunk，不同版本或下载方式得到的文件夹名称略有不同）文件夹中的内容拷贝到“SuperMap iDesktopX产品包/support/video-detection/deep-sort-yolov4”文件夹中。
3、配置Python环境
根据不同显卡系列，Python环境配置也有所差别，主要分为以下两个系列显卡：
- RTX20或RTX10系列：只需按照下文Python环境配置步骤进行配置即可；
- RTX30系列：需先下载另外的conda环境包，并将其解压复制到SuperMap iDesktopX产品包/support/MiniConda文件夹中，再按照下文步骤进行配置，conda环境下载链接为：https://pan.baidu.com/s/1nQYngRL4upO0bjg_vdDgCQ?pwd=l4au，提取码：l4au。
Python环境配置步骤如下：
- 打开 SuperMap iDesktopX，单击开始->浏览->Python 按钮，在 Python 窗口左侧工具栏处，单击Python环境管理按钮 。
- 在Python环境管理对话框选择“SuperMap iDesktopX产品包/support/MiniConda/ conda / python.exe”环境，单击确定按钮，并重启Python环境。