在安防AI领域，遍布城市或建筑内各个角落的摄像头是最边缘的设备，是一切AI处理和应用的数据源头。随着应用范围和场景的扩充，应用中摄像头的数量越来越大，对监控摄像头设备进行集中且有效的管控成为刚需。GB/T 28181标准作为公共安全视频监控联网系统的国家标准，受到海康、大华、英飞拓等国内大部分厂家的支持，协议覆盖摄像头、NVR、管理平台等设备。对GB/T 28181 标准的支持将会扩大各种基于视频处理智慧系统的应用范围，在实际项目中有推广和实用价值。本文提供一个通过GB/T 28181标准获取摄像头视频的演示样例，并通过样例展开所涉及到的其他内容，若因水平或对标准的认知有限导致内容有误，请指出。点击查看标准完整文本： 公共安全视频监控联网系统信息传输、交换、控制技术要求。
交通控制示例应用程序模拟高速公路交通控制系统。 其用途是检测超速车辆，并向违规司机发送罚款通知。 这些系统实际上存在于现实生活中，下面是它们的工作原理。 一组摄像头（每个车道上方各一个）被放置在高速公路的起点和终点（假设该路段为 10 公里），没有上匝道或下匝道。 当车辆在摄像头下方经过时，摄像头会拍摄车辆照片。 使用光学字符识别 (OCR) 软件，从照片中提取车辆的车牌号。 系统使用每个车辆的入口和出口时间戳来计算该车辆的平均速度。 如果平均速度高于高速公路的最大速度限制，系统会检索司机信息并自动发送罚款通知。
铲屎并不是一件轻松的差事，尤其是邻居家的喵星人隔三差五地到你家草坪上“撒野”的情况下。脑洞大开之下，Nvidia工程师Robert Bond决定用一套全自动的装备来对付头疼的喵星人“入侵”问题。其创建
通过QQ邮箱官方网站获取授权码方法，将照片发送到指定的邮箱。最后将本地的照片删除。
从流数据中获取洞察力的最大挑战之一是如何确保快速、安全的传输，同时仍然拥有明确的控制权。Cloudera DataFlow（CDF）提供了一种解决方案，可从边缘抓取数据并将其连接到云，并且在数据管道的每个点都具有可见性。我们的目标是展示使用Cloudera技术构建自动驾驶汽车应用程序的过程。
松下公司宣布，采用深度学习技术的人脸识别服务器软件将于2018年7月在海外先行推出，而8月才在日本本土推出。 视频：http://imgcdn.atyun.com/2018/02/videoplayb
市面上有很多产品是关于家庭监控的，效果不错，但是也少了几分自己动手的快感。另外，我们每天一直接触代码，未免有些太“软”了，适当的向硬件靠一靠总归还是好的。先说好，我们的家庭监控是每分钟的照片的监控，并
想要时刻关注家中安全却没有足够的钱或者DIY技能去安装一个摄像头，怎么办？ 现在，只要你有一个多余的智能手机或者平板电脑，甚至是一个长期占据抽屉一角的旧设备就行了。赶快忘掉资金短缺的不愉快，准备着手在家里钻个洞吧！ 有一系列安卓系统应用可以将他们的设备变成安全摄像头，能够及时为身处别地的人提供家庭入侵者的第一手信息。 旧手机化身摄像头：绝不是个新鲜事物 此前，有过如何利用一个旧智能手机创建一个安全监控网络的演示，无论你的旧设备运行的是Android、iOS、Windows系统或是黑莓手机，都有大量的应用
EasyCVR可以通过GB28181协议实现语音对讲，摄像头通过国标协议主动注册（摄像头支持音频，选择复合流）到流媒体平台EasyCVR上，同时在服务端开启音频。这样客户端就可以采集音视频数据发送到设备端，由摄像头播放。摄像头的拾音系统采集到设备周围的音频同步传输给客户端，实现双向的语音交互。
前天参加微软混合现实解决方案交流会时，看到有用Hololens来进行肢体跟踪。但是我们都知道第一代Hololens本身只能识别手部几个姿势，所以需要另外搭配其他设备一起来实现这个功能。回来后我也在网上查阅了一些资料，我将分享如何用Hololens和Kinect来构建远程呈现。
我们在前面介绍过Edge2AI自动驾驶汽车的解决方案，参见《Edge2AI自动驾驶汽车：在小型智能汽车上收集数据并准备数据管道》，《Edge2AI自动驾驶汽车：构建Edge到AI数据管道》，《Edge2AI自动驾驶汽车：训练模型并将其部署到边缘》。在这里我们从实操教程的角度来看如何一步一步的构建Edge2AI自动驾驶汽车的应用，这个教程也是分成了三个部分，今天的内容是总体介绍这个教程。
文章翻译自plluke的"在三星S10 5G上使用3D摄像头"，想了解更多的小伙伴可以查看英文原文
懂的人肯定看到标题就明白了，这就是木马程序，从第一句话就看得出来。注册表是个什么东西？这个是黑客、网络安全工程师必须精通的一项技术，所有的木马、病毒基本都是通过电脑注册表实现的！所以，你就知道注册表是对电脑多重要的东西了，可以理解为核心吧。
在本文中，我将介绍如何在 Docker 容器中使用 Tensorflow Object-detection API 来执行实时（网络摄像头）和视频的目标检测。我使用 OpenCV 和 python3 的多任务处理库 multiprocessing、多线程库 multi-threading。
实际效果 上面显示的是图像,下面温室湿度是模拟的数据,还有一个继电器的开关(实际控制开发板上的小灯) 📷 测试(默认连接我的MQTT服务器测试) 1,安装好手机卡,天线,摄像头 📷 2,下载这节的程序到开发板 📷 程序里面设置的摄像头为30W,所以需要使用自定义的CORE, 可以自己生成,也可以使用我提供的 📷 📷 3,正常情况下开发板日志会显示如下 📷 4,使用微信小程序开发工具打开微信小程序工程 📷 5.注意事项 注:默认连接的我的服务器,mnif.cn,用户可以在详情里面选择不校验域名(不推荐,可能
写在前面 这年头，谁家不得防贼防盗防小三？云安全摄像头也就变得越来越盛行了。可虽然叫“安全”摄像头，它们本身的安全性或许并不怎么样。这款摩托罗拉Focus 73户外安全摄像头即是如此。 摩托罗拉Focus 73摄像头是一款户外安全摄像头，这款产品实际上是由Binatone制造的。此系列摄像头产品支持通过Hubble服务与云端连接。 Hubble服务是建基于Amazon EC2 instance的，有了这项服务，用户就可以远程监控摄像头了，另外也能接收摄像头发出的警告信息。不过Hubble服务是收费的，用
选自TowardsDataScience 作者：Léo Beaucourt 机器之心编译 参与：李诗萌、路雪 本文展示了如何使用 Docker 容器中的 TensorFlow 目标检测 API，通过网
本站点博客将逐步迁移至http://ninghechuanblogs.cn/ 本篇要分享的是基于Xilinx FPGA的视频图像采集系统，使用摄像头采集图像数据，并没有用到SDRAM/DDR。这个工程使用的是OV7670 30w像素摄像头，用双口RAM做存储，显示窗口为320x240，而且都知道7670的显示效果也不怎么样，这是一次偶然的机会我得到的资源，便在basys3、zybo、国产FPGA PGT180H上移植成功，总体的显示效果也是可能达到7670应有的标准，7670可以说是最
实际效果 上面显示的是图像,下面温室湿度是模拟的数据,还有一个继电器的开关(实际控制开发板上的小灯) 📷 测试(默认连接我的MQTT服务器测试) 1,安装好手机卡,天线,摄像头 📷 2,下载这节的程序到开发板 📷 程序里面设置的摄像头为30W,所以需要使用自定义的CORE, 可以自己生成,也可以使用我提供的 📷 📷 3,正常情况下开发板日志会显示如下 📷 4,安装手机APP 📷 5.点击APP右上方的菜单栏,选择 扫一扫 📷 6.扫描模组上面的二维码 📷 7.扫描成功以后将会在主页面添加一个设备 注:显示
前言 今天这个案例，就是控制自己的摄像头拍照，并且把拍下来的照片，通过邮件发到自己的邮箱里。 想完成今天的这个案例，只要记住一个重点：你需要一个摄像头 思路 通过opencv调用摄像头拍照保存图像本地 用email库构造邮件内容,保存的图像以附件形式插入邮件内容 用smtplib库发送邮件到指定邮箱 有疑问的同学，或者想要Python相关资料的可以加群：195242658 找管理员领取资料和一对一解答 开始代码 工具导入 import time import cv2 # pip install open
跌倒是65岁及以上年龄人群受伤的主要原因。在美国，每年大约有9500老年人死于的绊倒或绊倒，平均而言，年龄在65到69岁之间的人每200次跌倒中就会发生髋部骨折。更令人担忧的是，20％至30％的人会出现可导致残疾的中度至重度并发症。
每天都有很多新老用户咨询我关于RTMP推流摄像头的问题，推流摄像头的配置手册我之前已经写过（RTMP推流摄像头如何接入EasyDSS视频平台），已经持有RTMP推流摄像头的可以按照此手册进行配置。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/169904.html原文链接：https://javaforall.cn
在嵌入式系统中摄像头调试的目的是使摄像头的机械和电气参数在满足系统要求下能产生质量最高的图像数据。一个涉及硬件和软件的成像系统，成像的质量好坏往往受到来自外界干扰和自身限制的很多因素的影响，这些影响会产生噪声和成像不均匀。来自软件层面的因素往往是算法的问题，这个层面的问题可以通过理论分析的数学计算解决，来自硬件层面的因素则而要用仪器进行调试，通过实验测量分析才能解决，由于硬件处理系统底层，所以硬件的质量会直接影响软件的质量，从而影响最终成像质量。对摄像头进行调试就是要从硬件层面上尽量消除干扰。同时，因为视频信号最后交给芯片后的信息就是一些数字量，这些表征图片信息的数字量对于程序的设计者来说是极其不直观的，这样会造成处理上的一些困难。合理利用好调试手段，对帮助用户发现硬件问题和直观再现数字图片以及一些参数的整定是极其有用的。
从火车站和演唱会到体育馆和机场，在公共场所部署面部识别系统已经是见怪不怪的事情了。
我们遇到过很多用户有跨国视频播放的情况，一般我们会推荐用户采用非国标协议来进行对接，但如果项目有需求，也会碰到跨国需要使用国标协议传输的情况。
首先，为什么要用NDK来做，因为自己之前就已经实现过RTMP推流、RTMP播放、RTSP转码等等各种c++实现的流媒体项目，有很成熟的代码模块。既然Android有NDK，可以JNI的方式复用之前的成熟代码，大大拓展和加快项目实现，那为什么不这样去做呢。和其他平台一样，要实现采集摄像头推送直播流，需要实现以下几点
摄像头组播技术是一种广泛应用于视频会议、网络监控等领域的网络传输技术，它将摄像头采集到的视频信号通过网络进行传输，实现多用户同时观看。本文将介绍摄像头组播的基本原理、应用场景以及存在的问题与解决方案。
媒体流指的是访问设备后产生的数据流，轨道指的是 WebRTC 中的基本媒体单元。
欸，这不是网课嘛，在上自习或和老师连线时候不想露脸，这时候一个朋友的朋友想让我帮忙弄一个虚拟形象上网课，顺便解决下技术问题，这不教程就来了嘛
作者 | Leo 魔方大家应该都玩过，能在短时间内还原魔方的孩子常常被很多家长认为是聪明的表现，人类目前还原三阶魔方的记录为4.69秒。 不过和围棋不一样，在这项竞技上，机器不给人类任何机会。 现在由机器还原三阶魔方最短时间的吉尼斯世界记录是0.637秒，由英飞凌工程师保持。 但是就在这几天，麻省理工学院的两个学生又将这个时间缩短了近一半，0.38秒就完成了还原。视频如下，常速下观看，如果不聚精会神，很容易错过那电光火石的瞬间。 发明人之一 Jared Di Carlo 在博客中表示：“还原魔方的0
边缘计算绝对是当今技术领域中的一件事。自2017年以来，边缘计算产品和服务的市场规模增加了一倍以上。据统计网站Statista预测，到2015年，这一数字将激增。（请参见下面的图1）。
最近新出现了一个功能丰富的RAT名为Pekraut，经过分析后推测可能来源于德国。
文章目录 flask 播放视频和音频 播放视频 音频播放 源代码 主函数 html 读取摄像头的文件 flask 播放视频和音频 播放视频 从”服务端“的电脑摄像头读取视频画面，在客户端浏览器中可以观看视频 音频播放 从服务端电脑中的文件，以流的形式发送到客户端播放。 源代码 主函数 # Usage: # 1. Install Python dependencies: cv2, flask. (wish that pip install works like a charm) # 2. Run "p
今天带给大家一个非常有意思的 python 程序，基于 itchat 实现微信控制电脑。你可以通过在微信发送命令，来拍摄当前电脑的使用者，然后图片会发送到你的微信上。甚至你可以发送命令来远程关闭电脑。
一个8岁的女孩在无人的房间里听到了这样的一句招呼。声音从摄像头传来，在摄像头的背后，是一个不知其面孔的黑客。这是在圣诞来临之际，发生在美国的真实的一个摄像头入侵事件。
在世界各地的城市中，交通枢纽正变得越来越繁忙，许多航站楼接待的人比原先设计的要多得多。大大小小的乘客数量通常都远远超过安全人员可以适当管理的数量，这就产生了一些问题。
随着疫情的出现，线上会议的应用越来越广泛，相关的技术也越来越成熟，但当前的线上会议系统大都基于电脑和手机，便于个人使用，但由于其摄像头拍摄方向固定，当会议一端有多人参与时，就需要每人都单独开一个窗口才能有较好的效果，较为不便。基于此，我们设计了一个新的会议系统，以更好地适应多人会议的需求。
在监控行业的语音对讲，指的是监控设备与电脑、手机APP、平台软件之间进行语音交流。目前语音对讲功能已经广泛应用于我们日常监控场景中，比如GB28181协议国标平台EasyGBS，支持语音对讲。
背景是这样的, 我的家里台式机常年 休眠, 并配置了 Wake On Lan (WOL) 方便远程唤醒并使用.
安全帽识别监控解决方案识别类型包含人、行为、安全帽子、工作服装、明火、烟雾等，安全帽识别监控解决方案利用现场存在的传统监控摄像头采集的视频信息内容，识别视频中产生的信息，及时明确现场监控画面中的目标行为是不是合规或者是不是戴头盔，是否穿工作服装。戴安全帽识别可以联接门禁闸机系统，不戴安全帽的工作员不释放出来，还可以立即嵌入监控摄像头等机器设备，完成监控区域全天候监控和即时分析预警。一旦识别到未按照规定配戴安全帽反光衣的人，系统会立即报警，警报包含在显示屏上弹出来对应的监控摄像头即时视频画面，语音播报通知工作人员。
谷歌在博客文章中展示了“Move Mirror”，这是一个机器学习实验，可以将你的姿势与同一姿势的其他人的图像相匹配。
EasyGBS已经更新了新内核版本，并在部分项目中得到了试用，本文我们讲一下新内核版本的EasyGB用户反应的两个问题：
边缘计算对于许多物联网应用至关重要，它能够降低延迟和降低带宽使用。然而，当谈到物联网时，大多数人都忽略了边缘计算的一个最重要的优势。在讨论这个被忽视的关键好处之前，让我们先定义什么是边缘计算和云计算。
Dapr 是一个可移植的事件驱动运行时，使任何开发人员都可以轻松构建可复原的、 在云和边缘上运行的无状态和有状态应用程序，并包含 语言和开发人员框架。利用挎斗架构的优势，Dapr 帮助 您可以应对构建微服务带来的挑战，并使代码平台不可知。
莎莉·埃迪（Sally Adee）发现，具有情商的小玩意将很快和我们绑定在一起，为我们的生活带来欢乐。 “是布莱恩吗？你好吗，布莱恩？”这个声音是由一个巨大的蓝色卡通眼球操控的屏幕发出的，其瞳孔扩张的方式，使它看起来既友善又古怪，令人联想到皮克斯动画公司重新塑造的卡通形象哈尔。 这就是名为EmoSpark的机器人，它正在寻找它的主人。它的摄像头在其视野中搜寻一张脸，然后锁定住了我的脸，再次问我是否是布莱恩，它的呼唤听起来近乎可怜。 EmoSpark的大脑是一个边长90毫米的带有蓝牙和Wi-Fi的立方体
说到 PoE PSE 设备，PoE 分路器应该在名单上，本帖旨在帮助大家了解什么是PoE分离器，PoE分离器是如何工作的，如何选择和使用，以及一些关于它的FAQ。
本次演示用的是USB3.0芯片-CYPRESS CYUSB3014（下称 FX3），该芯片是标准的USB3.0 PHY，可以大大简化使用USB通信时FPGA的设计，主需要使用状态机进行FIFO的读写控制即可，同时该芯片还具有ARM核+I2S、I2C、SPI、UART等接口，大大增加了该芯片的使用范围。
随着物联网技术的发展，物联网被广泛应用于社会生活中，小区安装有车闸、道闸、安防摄像头、门禁等物联网设备，业主在小区的活动会被异构设备捕获，产生的数据被存储于各服务商边端系统，或者被传输到云原生部署的云端IOT系统中，业主在小区活动可能会产生车辆通行记录、人员通行记录，并且业主本身会有业主个人信息、业主房产信息等，由于数据的海量性、多样性特点增加了数据传输和处理的难度，存在数据孤岛问题。其中也往往涉及很多业主个人隐私数据，这些数据可能会在用户不知情的情况下被用于其他服务。
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