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摄像视频监控是如何与流媒体服务器平台连接的?

视频监控必然要用到摄像,摄像如果有公网固定IP,那么流媒体服务器就可以直接通过RTSP协议到摄像拉取视频流,从而实现视频流在流媒体服务器上的管理和播放。 然而大部分的摄像都是没有公网固定IP的,只有内网IP,也就是说流媒体服务器只能在内网搜索视频流,无法在公网搜寻到摄像机内的视频流,故而无法进行拉流播放,这时就需要视频管理平台进行拉流播放,流媒体服务器就是在这时转变了角色 ,在内网环境下成为管理平台和摄像之间的通路。 现在我们知道了摄像连接平台的原理,就会发现实现视频监控与平台的连接并不是一件难事,重要的是流媒体服务器和视频管理平台的选择上。 上文我们说了大部分摄像都没有公网固定IP,因此我们需要寻找稳定且便捷的视频管理平台来辅助流媒体服务器使用。

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IO复用——shutdown函数

在它修改前的版本,即阻塞I/O模型下,一个回请求的总时间是RTT(往返时间)加上服务器的处理时间。根据这个总时间,我们可以估计出回固定行数的请求,需要花费多长的时间。 简单的用主机ping一下回服务器所在的腾讯云云主机,取30次的平均值得到平均RTT是21.476ms。 其中ICMP报文56个字节,再加上20个字节的IP和8个字节的ICMP。因此IP报文的总长度为84字节。 那么我们可以估算一下,一行文本,长度假设为44字节,那么加上20个字节的IP和20个字节的TCP,每行对应的分组刚好是84字节,与ping分组的大小相同,那么运行回客户端服务器,发送这行文本的RTT 使用原始的回客户端服务器程序,发送10条44字节的文本测试一下,可以看到实际的时延和我们预估的一致。

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    视频流媒体服务器如何通过ONVIF探测和配置来实现安防网络摄像台控制?

    我们知道流媒体服务器是可以支持Onvif协议的,只是需要摄像具有onvif协议,并且在流媒体服务器后台进行探测。 ? 我们分析了一下这个问题,后来发现这是因为我们流媒体服务器onvif探测必须要在一个网关的情况下才可以进行,可以给客户机子上面装个onvif的探测工具: ? 安装好后打开这个探测工具,就能够看到当前网络状态下能够探测到的所有具有onvif协议的摄像: ? 然后我们就可以在流媒体服务器中进行配置了,当然也可以手动配置onvif协议,要按照如下形式进行配置(80端口默认可以不用填写) ? ?

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    安防网络摄像互联网直播流媒体服务器EasyNVR终端断电重启后无法登录问题解决

    其实熟悉我们的人都知道,我们的流媒体服务器不仅做了软件版,还做了软硬一体的终端,小体积,方便放置部署;7x24小时不间断运行,低功耗,并且有专属视频服务,免除了与其他硬件的相互影响;通电连网即可成功运行

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    TCP回客户-服务器程序

    TCP回客户-服务器程序 一个简单的TCP回客户-服务器程序,应实现下述功能: 客户从标准输入读一行文本,写到服务器服务器从网络输入读此行,并回射给客户 客户读回行并写到标准输出 [简单的回客户 首先,编译并启动服务器程序,可以在本机,也可以在服务器上启动。 启动客户 在本机编译启动客户,指明服务器的IP地址为上述腾讯服务器的IP地址。 : 1.在本机启动客户端程序,在腾讯主机上启动服务器程序,此时在客户端输入文本,服务器正常回。 2.在腾讯主机上找到回服务器的子进程ID号,杀死该进程。按照正常的进程终止处理流程,子进程中打开的描述字都关闭,发送FIN给客户,客户TCP相应地回复ACK响应。

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    大话脑成像之十三:浅谈标准空间模板和空间变换

    一:标准空间模板 在我们对功能数据做预处理的时候,其中有一步是把图像normalize到标准空间。为什么要做这一步呢?因为每个被试的脑袋大小、形状都不一样。 比如采集的功能图像,那么它就属于功能空间;采集的T1图像,它就属于结构空间;采集的DTI图像,它就属于DTI空间。 比如动矫正。 ,这样的变换称为仿变换。 因此,仿变换的自由度是12个。仿变换应用例子是DTI图像的涡流矫正。 (3)非线性变换 刚体变换和仿变换都属于线性变换。

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    【转载】理解矩阵(二)

    再比如说,仿变换,就是在仿空间里从一个点到另一个点的跃迁。附带说一下,这个仿空间跟向量空间是亲兄弟。 想想看,在向量空间里一个向量平行移动以后仍是相同的那个向量,而现实世界等长的两个平行线段当然不能被认为同一个东西,所以计算机图形学的生存空间实际上是仿空间。而仿变换的矩阵表示根本就是4 x 4的。 这个说起来就会比较冗长了,最后要把线性变换作为一种映射,并且讨论其映射性质,以及线性变换的核与等概念才能彻底讲清楚。我觉得这个不算是重点,如果确实有时间的话,以后写一点。 比如有一猪,你打算给它拍照片,只要你给照相机选定了一个镜头位置,那么就可以给这猪拍一张照片。 这个照片可以看成是这猪的一个描述,但只是一个片面的的描述,因为换一个镜头位置给这猪拍照,能得到一张不同的照片,也是这猪的另一个片面的描述。

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    5种主流周界安防检测技术,EasyCVR可以实现哪些应用?

    脉冲电子围栏相对于主动红外对、微波对报警系统而言,具有极低的误报率。当脉冲电子围栏探测器探测到围栏上出现短路或者开路(断开)时会发出报警信号。 4、智能警戒摄像 智能警戒摄像可以对人体的精确检测、跟踪,实现对人体检测分析识别,实时预警周界区域内人员入侵事件,当有可疑人员进入监测范围内可对其跟踪自动识别,同时输出报警信号。 TSINGSEE青犀视频各个视频安防平台均可用于周界安防场景,典型的如EasyCVR视频融合服务,融合AI智能分析技术,比如人脸识别、人脸检测、烟火识别、行为分析技术等等,对视频监控场景中的人、物、行为等进行抓拍 面对即将到来的5G时代,伴随着低延迟、大带宽等特点,TSINGSEE青犀视频也在不断将新兴技术如AI算法、深度学习、大数据智能分析、边缘计算、计算、智能物联网等融合至现有视频平台中,将视频变为更有价值的信息

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    欺骗全世界、卖萌、自杀……2017年的机器人真的很调皮

    喜欢人眼睛的机器人 ?。。。是什么玩意呢?19岁的大学生迈克尔.里夫斯利用一个现成的人脸识别数据库,指向装置由摄像、两个伺服机构和一个激光教鞭改造了一个在披萨盒子里的机器人。 操作员戴上微型手臂就能操控木偶一样操控GT,所以说它的核心其实在于控制系统。而且,机器人的手臂是根据人的手臂设计的,动作自然流畅,看来大家伙也可以很轻盈呢。 医术高明的蠕虫式结肠镜机器人 美国科罗拉多大学研发了一个能蠕虫一样轻松“钻入”肛门的机器人,这样就可以减轻肠胃检查时的痛苦。 研究人员使用了形状记忆合金,机器人会依靠交替的伸展-缩回向前爬行,并且在尾部安装摄像。 虽然蠕虫一样听起来挺恶心的,但是如果有一天能挽救我们的生命那还是蛮有意义的,看好这只虫子。

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    4.17 VR扫描:专业级无人机Flying Eye售价75000美元,提供6K VR直播

    SpaceVR将在8月发VR卫星 ? 昨日,VR创业公司SpaceVR CEO瑞恩·霍尔默斯展示了该公司的VR相机卫星。该小型卫星上安装了八个摄像。 该VR相机卫星将搭载SpaceX公司的火箭进入太空,计划在今年8月发。 VRPinea独家点评:厉害了,VR要上天了。 360度VR流媒体软件Visbit公开测试版 ? Voximplant 使用快速服务器和点对点技术的组合,每月提供超过1500万个语音和通话。此外,Voximplant 已经从天使投资者 Esther Dyson 那里募集了 115 万美元的资金。

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    课程笔记8--fMRI的数据预处理

    例如 相似变换(平移,旋转和等比缩放,七个自由度) 仿变换(关于三个轴的平移,旋转,缩放和切变换,12个自由度) ? 这就是动校正。 ? ? 至少要用仿变换才能配在一起。在这里我们一般使用Mutual Information 来作为代价函数 ? 注:软件SPM算出的配准变换方式。 在上个模块中我们讨论了寻找尖峰伪影(spike artifacts),扫描层时间校正(slice time correction),动校正(motion correction),以及结构和功能的配准 结构,通常是T1加权,需要与功能进行配准,并配准至标准空间。功能,通常是T2*加权,需要进行去噪,扫描层时间校正,以及动校正。

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    疫情系列4:使用 OpenGL 模拟 Azure Kinect——完整实现(glew, glfw)

    将 RGB-D 帧转为彩色点。 为什么是这个流程? 在一个基于 OpenGL 可视化的虚拟场景中,我们虚拟一个摄像来模拟人眼来观看这个场景。 场景中有个什么物体,或者什么东西。 虚拟一个摄像代表人眼来观看这个场景。这里对应步骤 1。 如果人在动的话,我们提供一个运动路径来模拟人眼运动的过程。对应步骤 4。 人沿运动路径观看场景,大脑中短期记忆了场景中的一些。 即摄像采集了很多 RGB-D 帧,并保存在本地。对应步骤 5。 为了证明,我们的确真真实实的从物体表面采集了 3D 数据。可以将每一帧转为点,拼在一起应该就像从物体身上撕下一层皮一样。 fx, fy: 深度摄像 x, y 方向的焦距。 cx, cy: 深度摄像光轴 z 在图像坐标系的交点坐标。 z_near, z_far: 深度摄像的有效可视范围。 从仿变换中分离旋转矩阵 camera_rotation 和平移向量 camera_position。 沿路径采集 RGB-D 帧 根据求出的摄像机外参,我们可以得到摄像机的局部坐标系的姿态。

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    华硕 腾讯强强联手进军机器人市场,首款AI机器人惊艳亮相

    11月14日,华硕联手腾讯在北京举行新产品发布会,共同发布家庭智能机器人Zenbo Qrobot(小布),它集合了华硕和腾讯两家的技术优势,内置腾讯小微智能语音系统,可以完成家庭服务、儿童陪伴、学习辅助功能 据了解,Zenbo Qrobot小布内含计算机视觉及人工智能技术,通过3D深度感知摄像对人的身体和脸部进行追踪和计算,并进行处理和计算。 作为一款针对儿童使用的AI机器人,小布的程序设计功能充分考虑趣味性,小朋友们可以编辑表情、指令、炫光轮、跟随动作等,让小布动作充满独特更加活力四。 基于腾讯小微智能服务开放平台,提供了智能语音交互(语音识别、语义分析、TTS等),同时提供丰富的Skill内容支持,使用户可以通过小布连接QQ音乐、企鹅FM、腾讯视频、翻译、百科、个人助手等等服务。

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    The New ISUX

    官网的招聘模块,除了“期待你的加入”这几个固定文案以外,更多是为了让用户能够看到每一位ISUX设计师镜头下的一面,有极度的自信,有强大的气场,也有面对镜头的羞,也有深沉的思考,有工作也有生活,“Wordhard 升级新服务器 官网服务器在一台老爷机上工作,查看一下工作年限已5年多了,15年下半年经常出现响应慢、卡顿甚至崩溃等问题,最后定位到是老爷机磁盘IO的瓶颈,果断申请了新的服务器,稳定性得到提升。 申请了内部数据库,分离数据后,服务器性能想必又得到了一点提升,同时优化原有数据库,删除垃圾冗余数据,进一步提升性能。 支持HTTPS 大家可能观察到了协议变成了HTTPS,并且支持HTTP/2哦 HTTP/2的优点不用多说:防止网页劫持,增强安全性,保护用户隐私,也让用户端请求的连接数降低提升性能。 、移动、电信等运营商网络,还在服务器无形加上一层防火墙,自动过滤恶意请求和攻击,保障服务器性能。

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    Frontiers in Neuroscience:fMRI研究指南

    生理噪音比如动、呼吸、心跳等,其中最常见影响最大的就是动,所以在预处理的时候会进行头动校正。数据收集的最佳方案是用柔软的填充物固定头部,尽量防止运动。 动校正是为了对齐各个时间点的图像,一定程度上消除动的影响,因为动会造成体素的错位。最常见的方法是选择一张图像作为参考,通常是平均图像,然后将所有体素进行刚体变换与参考图像对齐。 这种方法的优点是它通常依赖于具有较高空间分辨率的T1来估计对MNI空间的非线性扭曲。 空间平滑和滤波 空间标准化完成后通常进行空间平滑(也可以叫空间滤波,spatial smoothing/filtering),因为normalize是仿变换,会产生形变和噪声,而平滑可以降低仿变换的影响并提高统计效力 : Human Connectome Project, Developing Human Connectome Project , Baby Connectome Project已开展相关研究,将功能与结构结合起来

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    ECS和轻量应用服务器的区别

    轻量应用服务器是面向入门级计算及简单应用用户,提供基于单台服务器的域名管理、应用部署、安全和运维管理的一站式综合服务。 轻量应用服务器 (Simple Application Server),是可快速搭建且易于管理的轻量级服务器。 轻量应用服务器的优点是什么? 1.易用易上手。 优点 控制台 轻量应用服务器 那么从控制台的对比上,ECS 是把所有的内容都告诉用户你的地域、操作系统、标签等等,但是新手看了难免一雾水。 应用镜像 应用镜像 WordPress、phpwind 其实都是基于 LAMP 镜像运行的,而 轻量应用服务器 提供的 LAMP 细节好评就是:php 是通过 php-fpm 方式运行的,而不是 mod_php 如果你只是轻度使用计算产品例如搭建一个博客、官网,如果你需要一个更快启动的轻量服务器,如果你需要一个纯粹的虚拟专用机,如果你并没有内网的需求,那么 轻量应用服务器 绝对是你最好的选择。

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    HTTP header 被玩出了新高度:有人招聘,有人卖萌,还有人

    Age, Location 和 Server都属于响应,他们被用于描述响应。 Nginx 添加自定义响应 Nginx 是应用范围和性能都极为卓越的 web 服务器。 ? 自定义响应,仅需使用 add_header 指令。 另一种用法是使用自定义标监视服务器状态。 被玩儿坏的 header http 标准提供了宽松的定义,nginx 提供了实现了标准的实现方式。 3 - 意图在 header 里删表 有些绝对是有毒啊! ? 4 - 不要伤害我的服务器 大概是尝到了黑客攻破服务器的苦果,也知道自己能力挡不住被 kick ass。 5 - 平板电脑做 web 服务器 真的是很节省了。没有钱买服务器,把平板电脑给改装成 web 服务器的。 ? 6 - say hello 还有的响应一看还有方言,比如下面这个日本的萌妹子!

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    疏而不漏——腾讯如何编织数据中心视频监控网络?(设备选型与布局)

    微模块/TB通道覆盖 以腾讯数据中心微模块为例,其封闭冷通道内部有对的2台半球摄像机,我们可以根据公式(1)来计算摄像机的焦距。 计算出其杆下盲区a=2.5*tan(90-48)=2.25米,满足Rule(1),因此微模块可以选择6mm的摄像在通道2端对布局。 在IT机房、冷冻站等设备房间内布置摄像,要避免设备、立柱等对摄像视线的遮挡。确保合理的摄像密度,使得各设备形态、设备间走道,长通道、特别是涉及到设备操作的区域,均被完全覆盖到。 要求能够看清进出园区车辆的牌照和外观,建议采用4mm左右的摄像,立杆高度4米。在园区出入口的外侧,如有需要还可以增加一台立杆高度6米的高速球机,搭配台和自动变焦摄像,帮助值班人员观察。 在围墙转角处,需要加设高速球机,搭配台和自动变焦摄像,立杆高度6米左右。由于围墙不需要检查大范围的可视角度,可以参考室内的长走廊模式,布置12mm焦距的摄像

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    恶狗变萌犬,路人妹子变老婆:日本开源GAN“插件”,想P哪里点哪里 | Demo

    机智的你可能已经发现,是左下角那只 (有点博美的) 小狗,帮它找到了自我。 既然眼睛圆润了,耳朵就没必要再挣扎,也刷一下吧: ? 一键换上梗犬的耳朵,更加温柔了。 比如,红色是狐狸的: ? 修改一个标签,把图上的某个部分,标成自己想要的样子:比如把狐狸的,标成狗头。它就真的变成了狗: ? △“绿色”的后背部分也修改了 这就是从标签图上生成的结果。 做法很简单,只要在归一化参数上,应用一下位置相关的仿变换 (Affine-Transformations) ,就能在空间上改变语义信息,不用重新训练一只GAN,直接用预训练网络就可以。 然后,最初的男生就有了花白的胡子和棕色的帘: ? 原理是,虽然想要修改的部位,对应的不是某一个标签;但图上的一个区域,依然可以对应到一组神经元。

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      短视频 (UGSV)基于腾讯云强大的上传、存储、转码、分发的云点播能力,提供集成了采集、剪辑、拼接、特效、分享、播放等功能的客户端 SDK,并整合腾讯的 IM、社交、用户画像数据以及最顶尖的 AI 人脸识别和图像检测技术,帮助用户聚焦业务本身,快速轻松实现基于移动端的短视频应用。

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