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随着短视频的流行，用户在碎片化场景下消费的视频内容越来越多。短视频本身时长较短，首帧体验尤为重要。随着预加载、预下载、IP直通车等传统优化手段使用，首帧体验有了明显提升。但经过进一步的数据分析，在手Q中长尾中低端机上，首帧表现依然不够理想。首帧优化已经进入深水区，受Google ExoPlayer切换清晰度方案（不用重启解码器）的启发，我们探索出一种适合短视频场景的，基于Android平台的跨播放器解码器复用方案，对中低端机首帧性能提升明显。本文是对整体方案的介绍，希望能帮助大家在首帧优化方向上提供新的思
作者简介 Jin，携程高级研发经理，专注移动技术开发；Dan，携程测试开发经理，关注数据挖掘以及数据在系统质量提升中的应用；Lanbo，携程软件技术专家，专注移动技术开发。 一、背景 APP性能提升一直是研发团队永恒的主题。在进行APP性能优化实践中，除了性能技术方案本身外，还会面临两方面问题：第一，APP的性能优化，不具有持续性，往往经过一段时间优化实践，效果明显，但是随着后续需求迭代和代码变更，APP性能很难维持在一个较好的水平上；第二，APP性能改善提升，缺乏一套科学量化手段进行衡量。 引⽤管理学
Jin，携程高级研发经理，专注移动技术开发；Dan，携程测试开发经理，关注数据挖掘以及数据在系统质量提升中的应用；Lanbo，携程软件技术专家，专注移动技术开发。
单目视觉SLAM可以根据其前端视觉里程计或是后端优化的具体实现算法进行分类：前端可以分为特征点法与直接法，后端可以分为基于滤波器和基于非线性优化。其中在后端上目前已经公认基于非线性优化的方法在同等计算量的情况下，比滤波器能取得更好的结果。而前端的两种方法则各有优劣。
疫情期间，我们在GitHub上搜索TensorFlow预训练模型，发现了一个包含25个物体检测预训练模型的库，并且这些预训练模型中包含其性能和速度指标。结合一定的计算机视觉知识，使用其中的模型来构建社交距离程序会很有趣。
增长一直是业务的诉求，和增长相关的因素很多，内容、人群、创意玩法、性能体验等等，本次LiveVideoStackCon 2021 音视频技术大会 北京站 我们邀请到了火山引擎点播技术研发负责人——浩铭老师。本次分享聚焦在字节跳动视频通过性能体验优化促进业务增长的实践。包括在分析方法上的探讨，如何衡量和预估体验优化对业务增长的贡献，以及具体的体验优化实践分享。
主要用到协程（Coroutines）和游戏对象的生命周期（GameObject Lifecycle）基础知识，巧妙解决了游戏重启的问题。
在视觉SLAM问题中，位姿的估计往往是一个递推的过程，即由上一帧位姿解算当前帧位姿，因此其中的误差便这样一帧一帧的传递下去，也就是我们所说的累积误差。一个消除误差有效的办法是进行回环检测。回环检测判断机器人是否回到了先前经过的位置，如果检测到回环，它会把信息传递给后端进行优化处理。回环是一个比后端更加紧凑、准确的约束，这一约束条件可以形成一个拓扑一致的轨迹地图。如果能够检测到闭环，并对其优化，就可以让结果更加准确。
上图概括了unity如何在脚本的生命周期内对事件函数进行排序以及重复执行这些事件函数。
在 TensorFlow 众多功能和工具中，有一个名为 TensorFlow 目标检测 API 的组件。这个库的功能正如它的名字，是用来训练神经网络检测视频帧中目标的能力，比如，一副图像。
为了解释这个问题首先需要了解一下屏幕图像的显示原理。首先从 CRT 显示器原理说起，如下图所示。CRT 的电子枪从上到下逐行扫描，扫描完成后显示器就呈现一帧画面。然后电子枪回到初始位置进行下一次扫描。为了同步显示器的显示过程和系统的视频控制器，显示器会用硬件时钟产生一系列的定时信号。当电子枪换行进行扫描时，显示器会发出一个水平同步信号（horizonal synchronization），简称 HSync；而当一帧画面绘制完成后，电子枪回复到原位，准备画下一帧前，显示器会发出一个垂直同步信号（vertical synchronization），简称 VSync。显示器通常以固定频率进行刷新，这个刷新率就是 VSync 信号产生的频率。虽然现在的显示器基本都是液晶显示屏了，但其原理基本一致。
前些时间，我在知识星球上创建了一个音视频技术社群：关键帧的音视频开发圈，在这里群友们会一起做一些打卡任务。比如：周期性地整理音视频相关的面试题，汇集一份音视频面试题集锦，你可以看看这个合集：音视频面试题集锦。再比如：循序渐进地归纳总结音视频技术知识，绘制一幅音视频知识图谱，你可以看看这个合集：音视频知识图谱。
翻译自https://github.com/CyberAgentGameEntertainment/UnityPerformanceTuningBible/
视频播放时的画面打开速度是播放体验中一个非常重要的指标，如果视频画面打开速度太慢，用户失去耐心可能就直接划走不看了。如果视频速度打开够快，甚至可以带来业务上的收益，字节跳动就曾给出过一份数据：对一部分型号的 Android 手机，播放首帧时长从平均 170ms 优化到 100ms，带来了 0.6% 左右的用户播放时长提升。
目标检测与跟踪是计算机视觉领域的重要任务，用于在图像或视频中自动检测和跟踪特定的目标。这项技术在人脸识别、行人检测、车辆跟踪等领域具有广泛应用。本文将以目标检测与跟踪概念为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行目标检测和跟踪的基本原理、方法和实例。
我们新建一个opencv-svm的项目，然后在源文件中新建一个svmpredict.cpp文件。
在上月底，一则有关HTML5游戏的的消息震惊业界，蝴蝶互动宣布旗下的《传奇世界》月流水破1500万，成为业内首款千万级别爆款游戏，这无疑给H5游戏行业注入了一针强心剂。从H5诞生以来，对于H5游戏一直唱衰不断，而这又一次把H5游戏推向风口浪尖。 区别于寻常的Flash页游，此游戏采用了H5的Canvas技术，能在PC端和移动端跨平台运行。一直以来，游戏开发都是把前沿技术运用到极致的媒介，H5游戏也不例外，这篇文章会从带你从浅入手，深入H5游戏开发的世界。 1、准备条件 1.1、设计师应该注意的地方 移动端最
笔者最近在做新零售智慧门店的相关项目，主要涵盖人流量、人物活动区域轨迹等。那么本篇其实是笔者在实践过程中一个"失败"的案例，因为其应用复用在现实场景的时候效果非常差，所以只是当做练习题抛出来。本篇是受《YOLOv3目标检测、卡尔曼滤波、匈牙利匹配算法多目标追踪》启发，感谢这位作者！ 笔者之前没有做过追踪领域的研究，了解的比较浅显，如果有小伙伴在这块儿有相同的困惑，或是已经有好的解决方案，欢迎留言讨论~
前一篇文章《C++ OpenCV SVM实战Kindle检测（一）----训练数据》我们除了介绍了一下SVM，并且做了对Kindle的图片进行了数据的训练，生成了模型文件，这一篇我们就主要来看看怎么识别预测。
文：shirly（腾讯云前端开发高级工程师） 在《Web端AR美颜特效技术实现》一文中，我们探讨了Web端AR功能的一些技术实现。 Web技术在XR领域最多被诟病的缺陷在于其性能瓶颈，我们在实际的开发过程中也遇到了一些性能问题。在本文中将以这些技术为基础探讨如何在Web端的AR应用里进行性能优化，以实现更快的渲染速度、更高的渲染帧率。 瓶颈分析 线程阻塞 JavaScript是单线程语言，所有的任务都在一个线程上完成，一个任务排着一个任务执行。这就意味着，当线程繁忙时，很多任务都会被阻塞，在前端的体验上就
人脸检测和关键点定位是计算机视觉中的重要任务，用于在图像或视频中自动检测人脸并定位人脸关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等。这项技术在人脸识别、表情分析、姿态估计等领域具有广泛应用。本文将以人脸检测和关键点定位为中心，为你介绍使用 OpenCV 进行人脸检测和关键点定位的基本原理、方法和实例。
这个公众号会路线图式的遍历分享音视频技术：音视频基础 → 音视频工具 → 音视频工程示例 → 音视频工业实战。关注一下成本不高，错过干货损失不小 ↓↓↓
在平时工作或者学习工程中，我们经常Ethernet、Eth-Trunk、trunk和E-Trunk四个名词有点模糊，有时候甚至容易混淆，虽然它们看起来很相似，但实际上这些概念/技术是完全不相关的。本文将给大家介绍一下这四种技术的概念、区别。
K 歌移动客户端19年在直播间中上线了视频礼物资源动画能力，使用特制的视频资源加通道导出和混合 (基于企鹅电竞vapx方案)，支持了细腻的视频动画素材播放渲染，同时解决了直接播放视频背景无法透明的问题。 在随后的新 pc 主播端项目中我们对直播工具进行重构 (主界面 UI 基于 web 完成)，礼物动画部分由于当时没有 web 版本的 sdk，为了复用线上已有的动画资源以及和移动端保持对齐的效果，web 端通过 video + canvas/webgl 实现进行了支持。 此文回顾
Yolov8是一种流行的目标检测算法，而FasterNet则是一个基于神经网络的目标跟踪算法。本文将介绍如何将Yolov8和FasterNet结合起来，实现更准确和更快速的目标检测和跟踪。
Java虚拟机（Java Virtual Machine，JVM）是Java运行环境的一部分，负责解释和执行Java字节码。JVM的架构可以分为三个主要的组件：类加载器（ClassLoader），运行时数据区（Runtime Data Areas）和执行引擎（Execution Engine）。
原文 ： https://webrtchacks.com/ml-kit-smile-detection/
文章：RD-VIO: Robust Visual-Inertial Odometry for Mobile Augmented Reality in Dynamic Environments
GIF 和 Animated WebP 是互联网上最主流的动图格式, 但是在 iOS 开发中, 原生的 UIImage 并不直接支持 GIF 以及 Animated WebP 的展示, 因此有了各种优秀的第三方开源方案, 例如 SDWebImage 以及 YYImage 等. 这篇文章将以 QQ 音乐 iOS 端优化动图的实践为基础, 来介绍不同方案的思路以及优劣, 并给出优化的方案. 1. 端内动图展示的问题以及优化结果 长期以来, 部分机型浏览 Q 音的图文流时很容易闪退, 端内其他业务也存在不少动图相
近期使用了 cocos creator 来开发一些游戏化的课中互动。Cocos 是一个优秀的国产游戏引擎，可以通过 Javascript 写出跨平台的游戏。看完文档，吭哧吭哧搞完，看似完美运行，然而体验会上，大家却提出加载时黑屏时间长、手机发烫严重、闪退、卡顿等问题。头疼，只能想办法优化。 经过几天的优化，性能才渐渐达标，其间踩了不少坑，所以打算将一些性能问题排查和优化的手段记录起来，分享给有需要的同学。 虽然 Cocos 属于游戏开发范畴，但与前端开发中遇到的性能问题还是有很多共通之处，无非是加载速度、C
最近在做基于激光信息的机器人行人跟踪发现如果单独利用激光信息很难完成机器人对行人的识别、跟踪等功能，因此考虑与视觉融合的方法，这样便可以充分利用激光雷达提供的精确位置信息及视觉提供的丰富纹理、颜色等场景信息。以下是最近调研视觉SLAM中的实现方法的总结，包括三方面内容：姿态计算、闭环检测、BA优化。
亚运会、大运会、中国网球公开赛、上海网球大师赛……2023 年可谓是“体育大年”。在拿下世界杯转播的版权后，抖音这次又成为了亚运会持权转播商、中央广播电视总台直播合作伙伴，对亚运会比赛全程进行 4K 超高清直播，并支持回放。在“转播”的背后，火山引擎作为抖音亚运会直播背后的主力技术服务商，在整个赛事转播过程中通过自研 BVC 编码器、画质优化、超低延时等视频云技术和 VR 观赛等互动玩法，帮助用户实现了更高清、更交互、更沉浸的观赛震撼感，切实打造了新一代观赛新体验。
[GITHUB链接 Collie ](https://github.com/happylishang/Collie)
机器之心专栏 作者：沈煦 Dragon Lake Parking (DLP) 数据集以无人机正射航拍视角，提供了大量经过标注的高清 4K 视频和轨迹数据，记录了在停车场环境内，不同类型的车辆、行人和自行车的运动及交互行为。数据集时长约 3.5 小时，采样率为 25Hz，覆盖区域面积约为 140 m x 80 m，包含约 400 个停车位，共记录了 5188 个主体。数据集提供两种格式：JSON 和原视频 + 标注，可服务的研究方向包括：大规模高精度目标识别和追踪、空闲车位检测、车辆和行人的行为和轨迹预测、模
自动驾驶汽车可能仍然难以理解人类和垃圾桶之间的区别，但这并没有使最先进的物体检测模型在过去十年中取得的惊人进步相去甚远。
自Animcraft 2.0发布以来，我们进一步开发了更多的实用功能和效率工具，并且对软件进行了一次大型的重构，使其更稳定、高效、利于扩展。我们计划在本次2.1版本与随后的2.2版本（12月）分两次推出今年开发的全部功能。
给大家带来一些音视频的面试题，或者说是一些开发思路吧，不希望它成为以后你面试的八股文...
文章;LESS-Map: Lightweight and Evolving Semantic Map in Parking Lots for Long-term Self-Localization
以 UGC 为中心的直播世界中经常发生用户在某一时间大量涌入的现象，这对于用户规模较大的平台而言是一个亟待解决的问题。Video AI 包含了很多有意思的视频处理功能，包括对低分辨率图像进行超分而获得清晰图像、对视频进行去噪（包括去雨、去雾、去划痕等）、进行对象识别、元数据提取等数百种功能。
外部调用swf on (release) { loadMovieNum(“service.swf”, 1); } 外部调用数据 loadVariablesNum(“about.txt”, 0); System.useCodepage = true;//中文 音乐加入 mySound = new Sound(); mySound.attachSound(“1”); mySound.start(); 关闭指定音乐 mySound.stop(“1”); 外部调用音乐 mySound=new Sound(); mySound.loadSound(“music.mp3”,true); mySound.start(0,100) 关闭音乐 mySound.stop(); 链接场景： on (release) { gotoAndStop(“猫的历史”,1); } 清空文本框 _root.text=”” On(Release) Set Variable:”input” = “” Set Variable:”output” = “” End On
导语 | 作为一款实时音视频通信产品，腾讯会议里面有海量的音视频数据需要进行实时传输，比如我们的摄像头画面，屏幕分享的数据等。这些数据量非常庞大，通常需要经过编码压缩再进行传输，那么腾讯会议里有哪些视频编码方面的”神器”呢？本文将一一为大家揭晓。文章作者：张清，腾讯多媒体实验室高级研究员。 一、时域SVC 在视频编码中，有三种帧类型： I帧：只能进行帧内预测，可以独立解码； P帧：单假设参考帧，也就是通常说的前向预测帧，只能使用它之前的帧进行预测； B帧：双假设参考帧, 一般为双向预测帧。 由于B帧会
一个增强现实（AR）描述了用户体验，从设备的摄像头的方式，使这些元素似乎居住在现实世界中添加2D或3D元素到实时取景。ARKit结合了设备运动跟踪，摄像机场景捕捉，高级场景处理和显示便利性，简化了构建AR体验的任务。您可以使用这些技术使用iOS设备的后置摄像头或前置摄像头创建多种AR体验。
从用户体验角度来看一个网址或者app是否有吸引力，75%的人是认为页面加载时长是一个核心因素，远远高于其他影响用户体验的问题，例如：简洁易用、屏幕适配、设计吸引力等等。
机器之心发布 作者：网易云信音频实验室 网易云信音频实验室持续在实时通信音频领域进行创新，基于 AI 的啸叫检测方法的研究方案被 ICASSP 2022 接收，并受邀于会议面向学术界和工业界进行研究报告。 ICASSP (International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing) 即国际声学、语音与信号处理会议，是 IEEE 主办的全世界最大的，也是最全面的信号处理及其应用方面的顶级会议，在国际上享有盛誉并具有广泛的学术影响力。2
总第500篇 2022年 第017篇 App引导是端上做心智建设的重要手段，我们尝试了“剧本式”思维获得了较好效果。在想法落地时，相关研发工作量较大，而且终端技术栈多样化，需要做到“零代码”和“技术栈无关”。最终我们通过“图像匹配”与“标准协议”等核心方案实现了突破。本文将介绍该项目的思考过程，并会对关键技术方案进行剖析和解读，希望能给从事相关开发工作的同学以启发。 背景 现状 目标与挑战 项目目标 收益测算逻辑 面临的挑战 整体设计 展示形式选择 方案描述 部分技术方案剖析 基于视觉智能的区域定位方案
文章：OA-SLAM: Leveraging Objects for Camera Relocalization in Visual SLAM
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