EasyCVR的AI智慧分析版本在做研發的時候，就受到了很多朋友的關注，前期我們已經將整體的框架搭好了，現在已經進入了測試階段。測試EasyCVR的AI人臉識別功能時，新增一路攝像頭流，發現在識別人臉的時候出現花屏現象，視訊中人物動作幅度越大，花屏就越嚴重。

遇到視訊流花屏問題，我們推測可能是推流的問題，也可能是播放器的問題，因此需要用adobe的播放器來進行播放（如VLC和ffplay）驗證，如果都出現同樣的問題，多半是流本身問題，否則可能是播放器的問題。

在使用VLC播放時也出現花屏（如下圖），所以花屏的原因是流本身的問題，可能是在推流中誤操作導致了花屏，所以來分析程式碼中的問題。

由於人臉識別是一個有點耗時的操作，大約300ms才能識別人物基本資訊，然而在go層程式碼做的是同步操作，以下為部分程式碼：

所以這裡的邏輯可能有一點問題，需要把這段人物識別go層程式碼改成非同步進行識別。

改成非同步操作後，執行程式，在VLC播放還是會出現花屏現象。還需要把人臉識別這段程式碼給註釋“go client.Base.FaceDetection()”；執行程式使用vlc播放，花屏現象就不會出現了。

但其實此處仍然存疑，人臉識別使用的是非同步。不會出現卡頓或者花屏問題才對，只能把人臉識別這個功能一步一步的進行修改或者註釋。

在這種情況下，播放還是會出現花屏現象。最後只能把判斷改為fasle，在對傳送資料流設定斷點除錯。

執行程式發現斷點沒有進去，但是使用VLC播放居然出現畫面，還不花屏，說明發送了二次流。這個就是視訊播放花屏的罪魁禍首，解決辦法就是刪除一個傳送資料流。