除了监控专用的摄像头以外，有一些应用场景用的还是USB摄像头，甚至还有一些单片机或者开发板上用的CMOS摄像头，而Qt在嵌入式领域应用相当广，所以用Qt来读取加载显示USB摄像头和CMOS摄像头，也是非常多Qter做过的事情，qt本身就封装了qcamera类，专用于本地摄像头的读取显示，这个类主要是在windows系统和安卓系统比较好使，在嵌入式上歇菜，而且安卓上widget的qcamera也不好使，要用qml的camera才好使，所以开发人员很多时候，就是在找坑填坑，找到一种最佳的适中方案，比如我自己做过的一个手机app，需要调用手机的摄像头，前置后置还要能切换，抓图做一些处理，用的就是qml嵌入到widget，通过信号槽来通信。
市场上网络摄像头都是不开放的，做计算机视觉，要么就是摄像头+服务器模式，要么就是摄像头+嵌入式模式，前者成本高，部署麻烦，后者开发麻烦。借助移动开发的春风，计算设备小型化和便宜化，需要一款通用的小型计算机视觉设备平台，来实现网络摄像头由“功能机”向“智能机”的转变。理想状态是Arm Linux + OpenCL 或 Android + OpenCL 的模式，形成一个个智能的摄像头Cell，然后单独应用，或构建Camera Network，或作为产品平台的基石。
用ffmpeg来处理USB摄像头，是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的，既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频，我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事，果真搜索也是一大堆，当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头，需要拿到每张图片做智能分析，用Qt自带的camera类不大好处理，刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了，索性直接用ffmpeg来直接处理好了，用上这么强大的解码库，理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码，视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
不论是在工业控制中，还是在商业领域里，机器人技术都得到了广泛的应用。从用于生产加工的传统工业机器人到丰富大众生活的现代娱乐机器人，都与嵌入式系统密不可分。现有的大多数机器人，都采用单片机作为控制单元，以8位和16位最为常见，其处理速度较低，没有操作系统，无法实现丰富的多任务功能，系统的潜力没有得到充分的发掘和应用。 基于ARM9的机器人视觉系统的目标是在选定好的S3C2410平台上移植并配置Linux操作系统，针对平台和应用的特点，制作合适的文件系统，为机器人视觉系统构建稳定的软硬件开发环境。其次编写应用程
示例的大华摄像头里面的ONVIF用户管理，如果后面的探测失败，这边的密码修改下，提示成功后再探测尝试
首先，什么是边缘计算？这是一个广泛的概念，但简单来说，它是在数据源头或靠近数据源头处理数据的方式。它有许多不同的好处或理念。大多数人寻求每秒处理毫秒级的数据，因为他们想要低延迟，同时也想要能够节省带宽。他们不需要将所有原始数据发送到顶层，每个人可能都熟悉云计算，因为这是我们每天工作的术语，云数据中心是全球部署的，平均响应时间，虽然到今天可以做到毫秒级，但绝对不是实时的。有时您实际上需要更多的处理时间，可以是分钟或有时候小时，最后一个是，您通常需要更大的带宽来进行处理，因为所有数据都需要被传输到数据中心的某个地方进行处理和发送回来。因此，这需要大量的资源。所以说。边缘计算具有本地处理、实现低延迟和减少带宽的好处。
在嵌入式项目开发中，无论是单片机项目、嵌入式Linux项目、FPGA项目，上位机始终是一个很重要的部分，主要用于：
视频中所实现的摄像头UI控制效果，是通过在全志V853开发板上使用InoneGUI+mpp+Aiinone-IDE方案快速搭建而成的，该demo打通了UI界面与摄像头的通路，可以通过UI控制摄像头，并把摄像头实时捕获的图像显示到屏幕上。
本编利用Qt实现一个网络摄像头功能，包含一个服务端和一个客户端，服务端用于将USB摄像头转换为一个IP摄像头，当有客户端连接时，将其捕获到的图像通过TCP发送出去；客户端运行在Linux板子上，用于查看摄像头的实时画面。
很多人喜欢从系统启动流程开始学习：先学习裸机，裸机集合起来就是 u-boot，再学习内核移植、驱动开发，接下来学习根文件系统，最后学习 APP 开发。
嵌入式计算领域一直以来都有着激烈的竞争，RK3568和树莓派4作为两个备受瞩目的平台，引起了广泛的关注。本文将以处理器性能、扩展性、功耗和软件支持等方面对RK3568和树莓派4进行综合比较，以帮助读者更好的了解这两个平台的优势和适用场景。
做嵌入式linux上的开发很多年了，扳手指头算算，也起码9年了，陆陆续续做过很过诸如需要读取外接的USB摄像头或者CMOS摄像机的程序，实时采集视频，将图像传到前端，或者对图像进行人脸分析处理，最开始尝试的就是QCamera来处理，直接歇菜放弃，后面通过搜索发现都说要用v4l2视频框架来进行，于是东搞搞西搞搞尝试了很多次，终于整出来了，前后完善了好几年，无论写什么程序，发现要简简单单的实现基础的功能，都是非常快速而且容易的，但是想要做得好做得精，要花不少的精力时间去完善，适应各种不同的场景，比如就说用v4l2加载摄像头这个，需要指定设备文件来读取，而现场不可能让用户来给你指定，频繁的拔插也会导致设备文件名的改动，所以必须找到一个机制自动寻找你想要的摄像机的设备文件名称，比如开个定时器去调用linux命令来处理，甚至在不同的系统平台上要执行的命令还有些许的区别，如果本地有多个摄像头还需要区分左右之类的时候，那就只能通过断电先后上电顺序次序来区分了。
Raspberry Pi(中文名为“树莓派”,简写为RPi，(或者RasPi / RPI)是为学习计算机编程教育而设计)，只有信用卡大小的微型电脑，其系统基于Linux。随着Windows 10 IoT的发布，我们也将可以用上运行Windows的树莓派。
赛灵思专栏 作者：前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 在这篇文章中，前赛灵思机器视觉市场战略总监Aaron Behman 针对嵌入式视觉方面的问题进行了介绍，并解读了赛灵思 All Programmable Zynq® SoC 的独特解决方案。希望能为读者了解该领域的问题有所帮助。 一、嵌入式视觉四大普遍趋势 嵌入式视觉可划分为两个高级类别；感知环境和采取行动。视觉导向的机器人和无人机属于后面的采取行动类。 在民用领域，目前无人机是商业、医疗、农业、广播和执法应用中最热门的话题之一。对许多
这两天有小伙伴问我，如何才能做到嵌入式全栈？我用visio软件画了一张图，为大家讲解。
20世纪以来随着电子技术的不断发展，以及人类对于自身的不断了解，机器人的研究也在不断的深入。现阶段能做出外表接近人类的机器人，走路接近人类的机器人……但这些都属于很前沿的领域，研究门槛高，实际的商业用途不是很广，所以大多还停留在样品阶段，走进市场的很少。随着互联网和智能手机的大潮，嵌入式处理器正在完成以前台式处理器做不到的事情，于是乎机器人现阶段又被重新定义。在现在的消费领域，某些配备智能处理器和具有互联网功能的产品也被成为了机器人，下面列举一些成熟产品的例子： 下图是两款国内厂家生产的机器人的产品，属于
机器之心专栏 作者：阅面科技童志军 北京时间 9 月 13 日凌晨 1 点整，大家期待已久的苹果发布会终于拉开序幕。在本次发布会中，最受关注的莫过于高端机型的 iPhoneX。它搭载了集成六核处理器的 A11 芯片，支持无线充电以及 4K/60 帧视频拍摄、1080P/240 帧视频拍摄，同时，FaceID 也是其最大的亮点之一。 与指纹识别不同的是，网络上出现很多对于 FaceID 的质疑和吐槽，「睡觉的时候被女朋友拿去解锁怎么办？」，「看一眼淘购物车就支付」等等。那么事实是否如此呢？新技术的出现总是伴
物联网近几年的发展非常的火热，各种智能设备的出现使得智能家居的发展越来越快。虽然发展火热，却没有统一的标准，所以智能家居监控系统需要一种稳定统一的解决方案。
初次接触音视频领域时的小伙伴，可能大多数都像我一样并不太了解整体的流程。音视频领域细分的话，还可以分出很多分支，例如：嵌入式设备中的运用（例如设备有摄像头和麦克风，需要进行录制视频和音频）、客户端程序的研发中的运用（例如：QQ的1V1通话和视频，QQ群的nVn通话和视频，还有共享屏幕等，还有某音，某手，某宝中的直播功能），还有软件的截图、屏幕的录制，麦克风的录制等等，都渗透着音视频领域相关的技术。
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用mpv来做录像存储，保存视频文件，从来都没有如此的方便，直接设置属性stream-record对应的文件路径即可，我的乖乖，一行代码，如此精简美丽大方，搞得我都不敢相信自己的眼睛，mpv除了支持主流的win、linux、mac三大操作系统外，还支持手机安卓IOS等，尤其是居然支持各种嵌入式linux，记得vlc想要在嵌入式linux上交叉编译成功的话，难于上青天，各种插件的依赖实在是太多了，直到你放弃为止，在X86的linux系统还是比较方便一些的，而在这块，mpv简直是完爆vlc啊，直接命令行都可以在嵌入式linux上安装呢，内置的ffmpeg超强解码器，使得你可以直接命令行调用mpv来播放音视频，这在一些嵌入式linux上Qt无法播放音视频的场景，非常有用，本人在全志H3板子上使用的就是mpv来播放音视频，默认GPU解码使得CPU占用极地。
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
嵌入式物联网（IoT）技术通过集成传感器、嵌入式系统和网络连接，在教育行业中带来了显著的变革。它不仅提高了教学质量，还优化了资源配置，并增强了校园安全。本文通过具体代码案例，详细展示嵌入式物联网在智能教室、个性化学习和校园安全等方面的应用。
结合索尼芯片和微软Azure AI的智能摄像头能够追踪货架何时需要补货、了解客户的购物习惯等。
嵌入式系统作为一种集成了硬件与软件的计算系统，已经在各行各业发挥着至关重要的作用。然而，随着技术的不断发展，嵌入式系统也在经历着巨大的变革。本文将探讨嵌入式系统的未来发展趋势，着重介绍融合、边缘计算与智能化这三个方面，并通过代码实例来展示其中的一些关键技术。
目前谈论起人脸识别，已经不是什么高深莫测的东西了。很多人都用过，切切实实的走进了人们的生活中，也确实给很多人带来了便利。从火车站的身份证人脸对比，小区的人脸识别门禁，超市的人脸识别储物柜，再到家庭的人脸识别智能锁，手机上的人脸识别解锁，人脸识别支付，各种嵌入式上面的人脸识别逐渐走进人们的生活。不管是否承认，我们确实逐渐进入了一个人工智能越来越繁荣的时代。嵌入式的ai也吸引了一大批爱好者的积极跟进。本文结合这几年的国内嵌入式上人脸识别的发展，谈一谈我的一些想法和对未来发展的一些预测。
随着智能设备的不断发展，人脸检测技术应用于越来越多的领域，极大的丰富和方便了人们的生活，具有很大的商业价值和研究意义。人 脸 识 别 主 要 为 两 个 步 骤：人 脸 检 测（FaceDetection）和人脸识别（Face Recogniton）。人脸检测就是判断待检测图像中是否存在人脸以及人脸在图片中的位置，人脸识别则是将检测到的人脸与已知的人脸库中的人脸进行比对，得出相似度信息。本项目基于天嵌的 TQ2440（采用 S3C2440 处理器）硬件开发平台，扩展 USB 摄像头模块，搭建配置嵌入式开发环境，给出并实现了一个嵌入式人脸识别实现方案。本系统使用人脸类 harr 特征、Adaboost 算法进行人脸检测，采用 PCA（Principal Component Analysis）降维算法得到特征脸子空间，将在 PC 平台训练的人脸识别分类器预存到嵌入式目标平台，最后结合最近邻匹配算法实现在线人脸识别，实际采集的图片测试结果表明该系统效果良好。
文章：Computer Vision in Automated Parking Systems: Design, Implementation and Challenges
bk7256是一颗高性能同时支持wifi6和蓝牙的芯片。使用32位双risv-v作为内核，最大时钟320M。集成音频adc/dac，cmos 摄像头接口，16bit rgb显示屏、8080显示屏接口，支持硬件jpeg编解码。内置512K内存，8M PSRAM，4M flash。工作电压支持2.7V~5V宽电压范围。
网络摄像机是一种结合传统摄像机与网络技术所产生的新一代摄像机，它可以将视频影像通过网络传至地球另一端，且远端的浏览者不需用任何专业软件，只要标准的网络浏览器（如“Microsoft IE或Netscape）即可监视其视频影像。网络摄像机一般由镜头、图像传感器、声音传感器、信号处理器、A/D转换器、编码芯片、主控芯片、网络及控制接口等部分组成。
该代码基于NanoDet项目进行小裁剪，专门用来实现Python语言、PyTorch 版本的代码，下载直接能使用，支持图片、视频文件、摄像头实时目标检测。
陈桦 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 在GPU技术大会（GTC）即将开始的时候，英伟达宣布推出一个流媒体视频分析平台：Metropolis(都市)，想用深度学习来监管整个城市。 英伟达说，这个平台在未来城市中可以用于公共安全、交通管理，以及资源优化等领域，随时监控哪里发生了火灾、哪里发生了犯罪活动、哪里交通陷入了混乱等等问题，让城市更安全，也为未来人工智能城市建设铺平道路。 他们表示，已经有50家合作伙伴在为AI城市提供产品和应用。 不过这也意味着，街上的摄像头不仅在记录人们的行为，它
通过上一篇文章，我们实现了了局域网内 MJPG-Streamer 的物联网监控方案，今天带领大家完成《ffmpeg + nginx + rtmp/httpflv》的公网视频监控。
如今，直播已经成为了人们生活中必不可少的产品了，不仅仅通过实时直播带来的娱乐和欢乐，还有更重要的是它带来的实时信息分享，由此直播也带来了非常大的商业价值和潜力。不仅是现在的秀场直播，现在慢慢兴起的教育、电商等，都在一步步的跨入直播领域，可见直播的领域应该还存在更大的潜力等待我们去挖掘。 那么，直播系统平台开发到底需要哪些技术呢？需要了解哪些方面的知识呢？ 首先开发实时直播时需要了解哪些知识： 摄像头采集； 1、音视频编解码； 2、流媒体协议； 3、音视频流推送到流媒体服务器； 4、流媒体网络分发； 5、用户播放器； 6、音视频同步； 7、网络延迟自适应； 8、需要录制，多种视频文件的格式和封装； 9、语言：C、C++、html、php、mysql...... 10、开发环境：嵌入式，Linux，Windows，Web...... 还有就是视频播放解决方案（卡顿、延迟）： 1、CDN 加速； 2、自己架服务器； 3、用别人的云服务。 用 CDN 加速，可以尽量减少延迟。目前业内水准来看，视频延迟都在 3-6 秒之间。也就是在视频直播时，你看到的是几秒以前的画面。 自己架服务器，如果部署的数据中心不够多，那么遇上跨网、跨省的传输，还是得用 CDN 加速。那么为了尽可能降低延迟，你就需要在全国各省市都部署数据中心，来解决跨网、跨省的传输。用云服务的话，就是别人把服务器给你架好了，你只要傻瓜式的用就行了。当然，不管用哪种方式，综合权衡利弊，找到适合的方案就是最好的方案。 开发视频直播的流程有哪些： 1、采集； 2、前期处理； 3、编码； 4、传输； 5、解码； 6、渲染。 采集：iOS 是比较简单的，Android 则要做些机型适配工作。PC 最麻烦各种奇葩摄像头驱动，出了问题特别不好处理，建议放弃 PC 只支持手机主播，目前几个新进的直播平台都是这样的。 前期处理：现在直播美颜已经是标配了，80%的主播没有美颜根本没法看。美颜算法需要懂图像处理算法的人，没有好的开源实现，要自己参考论文去研究。算法设计好了还要优化，无论你打算用 CPU 还是 GPU 优化，算法优化本身也需要专业知识支持。GPU 虽然性能好，但是也是有功耗的。GPU 占用太高会导致手机发烫，而手机发烫会导致摄像头采集掉帧。而这一切都是需要经验支撑。 编码：如果你要上 720p，肯定要采用硬编码。软编码 720p 完全没希望，硬件编码不灵活。兼容性也有问题。如何适应纷繁复杂的网络和纷繁复杂的上下行设备？安卓和芯片的坑，开发过的人都知道。那有人问，要求不高，上软编码低分辨率 360p 行不行？就算上低分辨率，软编码还是会让 CPU 发烫，CPU 过热烫到摄像头，长期发烫不仅直接反应是费电。既然是手机直播，插着电源和充电器实在说不过去吧。还有，CPU 发烫会降频，怎么办？这还是只说性能方面。和前处理只影响图像质量和功耗不同，视频编解码技术还关联成本计算和网络对抗。考虑性能、功耗、成本、网络这四个之后你编码的码率、帧率、分辨率。软硬件开发该如何选择？ 传输：自己做不现实，交给第三方服务商吧。 解码：如果你用硬解码，一定要做容错处理，一定要做适配。突然一个crash导致手机重启不好吧。安卓的硬解码，不说了。如果你加了网络目前手机的硬解码还不一定支撑用软解码，功耗发热的问题又来了。 渲染：为什么手机明明解码出好多帧数据。就是渲染不出来。为什么画面就是不同步。 以上是媒体模块，还有信令控制，登录、鉴权、权限管理、状态管理等等，各种应用服务，消息推送，聊天，礼物系统，支付系统，运营支持系统，统计系统等。后台还有数据库，缓存，分布式文件存储，消息队列，运维系统等。 以上技术要点的小结，确实能说明开发一个能用于生产环境的实时视频直播平台确非易事，跟IM里传统的实时音视频一样，这样的技术都是音视频编解码+网络传输技术的综合应用体。
机器之心原创 作者：王艺 藤子 这家蛰伏了两年的终端视觉公司，在首次发布会后两天的时间内，收获了一百余份订单，是怎样的新品让产业如此兴奋？ 11 月 1 日，阅面科技在深圳举办了创立两年来的首次新品发布会，共发布了三款产品：跨模态人脸识别引擎 UniFace、基于 Uniface 的「繁星」AI 芯片视觉模块、以及基于「繁星」的智能客群分析摄像机——「阅客」。 在发布会后，阅面科技创始人兼 CEO 赵京雷对机器之能透露道，发布会后两天时间内，他们就收获了一百余份订单，此时的赵京雷内心难掩兴奋之情。 十多年前
上个月末，我们的实验室迎来了一个非常重要的“人”：Robi机器人（他有一个摄像头和一个扬声器！）。我们有幸组装了它，然后让它跳起了舞。与此同时，我们对未知领域的探索也开始了，在通过软件发送命令控制机器
11月7日据外媒报道，英伟达发布了全新的AI处理器Jetson Xavier™NX，计算能力可满足下一代由AI驱动的自动驾驶汽车、送货机器人或无人机。英伟达表示，Jetson Xavier™NX是全球最小的AI超级计算机。
流媒体技术在安防监控、网络电视、视频会议等应用领域都起着重要的作用，为人们的工作生活带来了便利。嵌入式流媒体服务器不同于传统的基于 PC 架构的流媒体服务器，嵌入式的流媒体服务器建立于一体化的硬件结构之上，具有可移动性好、专业化高、稳定性好、实时性高的优点、因而越来越多的厂商开始关注于嵌入式流媒体产品的开发。
hello！大家好，本次作品名为AI早安机器人，是一款新型交互式打卡机，我们在实现人脸识别的基础上增加了打印机功能，同时实现云端对管理者手机进行手机的数据传输，让管理者实时知道员工的到位情况，同时模块化设计使得作品极具可塑性，可以简单修改应用于其他场景，如电影院的智能取票，会议室的人员到达情况。。
随着AI技术的蓬勃发展以及新型设备的不断涌现，三维重建成为计算机图形学领域的热点研究课题。主要任务是基于各种传感器釆集的数据，采用多视图几何、概率统计学和优化理论等数学工具，对现实物理世界进行三维建模，建立起现实世界和虚拟世界的桥梁。因此，三维重建在制造、医疗、影视制作、文物保护、增强现实、虚拟现实、定位导航等众多不用的领域有着广泛的应用。
北理工通信课题组辛喆同学在本科毕业设计《基于嵌入式系统的步态识别的研究》中，成功将深度步态识别算法GaitSet移植到全志V853开发板上。本研究在CASIA-B数据集上进行测试，正常行走状态下该系统的步态识别准确率达到了94.9%，背包行走和穿外套行走条件下识别准确率分别达到了87.9%与71.0%。
现在越来越多的人需要使用视频管理平台，对流媒体服务器上的视频进行统一管理，目前只要涉及到安防摄像头互联网直播的用户几乎都在使用EasyNVR+EasyNVS的方案（视频管理平台连接EasyNVR在公网IP下通过域名访问报错）。
随着物联网进程加快，作为家庭安防设备的智能摄像头正走进千家万户。网上出现公开贩卖破解智能摄像头的教程和软件。同时，有不法分子利用一些智能摄像头存在的安全漏洞，窥视他人家庭隐私生活，录制后在网上公开贩卖。[1]
随着现代图像及视频处理技术的不断发展，人们对图像处理提出了新的要求，最近几年，图像的分辨率和扫描频率都有了较大范围的提升，1080P分辨率的视频已经非常流行，2K甚至4K分辨率的图像也在火热发展中。
大家好，在上周的文章里面，给大家介绍了一个音视频项目，本周继续来分享音视频项目，之前说过，如果你不知道做什么功能开发嘛，因为接触的少；我突然想到，可以去参考市面上已经做出来的音视频产品，去看看他们有什么功能，我觉得这样，比你自己去网上找一些乱大街的项目好多了，当然前提做这些市面上音视频产品的功能，你需要一定的基础，这个是大前提，但是你能够通过自己摸索做出这些功能出来，对自己实践是非常大的提升。
所有的电子产品，所用技术都可以认为要么是单片机，要么是Linux；GUI方面主要是QT/Android，它们都是运行于Linux之上的。
还记得之前建议大家在NVIDIA Jetson产品上安装一个小工具么？答应我，NVIDIA Jetson这个小工具一定要装上！
手势交互方式符合人类思维逻辑，具有自然性和直观性等特点。使用者不需要有过高的门槛，便可以很好地体验到人机交互的乐趣。手势识别技术具有良好的应用前景——包括电子娱乐、智能家居、VR及自动驾驶等热点领域。这个项目设计的目的就是实现简单直观的人机交互方式，并促使该技术和产品在未来大规模民用成为可能。
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