今天很荣幸能给大家分享从去年开始到今年，我们在研发一款新产品碰到的一些问题。希望作为LiveVideoStackCon2020北京站大会唯一跟硬件强相关的一个话题，能够给大家一些不同的认知。
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。
在 「AI 作画第二弹」这篇文章中，我给大家介绍了 AI 作画工具在 Linux 系统上的部署。如果对 Linux 系统不熟，或者显卡比较低端，也可以考虑一些在线网站。国内比较好的网站有：
bmp原始数据1068*1024的图片压缩jpg需要200k，每秒20帧的画面不卡顿，如果要操作流畅传输图像是不行，使用ffmpeg传输视频的方式，内部自带图像压缩算法数据量小
Arlo的前身Vuezone在2012年以“纯无线摄像头”的概念（1基站+N摄像头）开创了低功耗的产品模式，Ring主打配备摄像头的智能WiFi门铃，在2014年被亚马逊收购，纳入其智能家居生态。
libgdx 是一个跨平台的2D/3D的游戏开发框架，由Java/C/C++语言编写而成，基于 Apache License 2.0 协议，对商业使用和非商业使用均免费，代码托管于github
视频轮询在视频监控系统中是一个基础的核心功能，尤其是上了大屏以后，这个功能是必须的，根据预先设定的轮询间隔逐个加载视频到预先设定的通道画面数中，轮询间隔、轮询画面数、轮询采用的码流类型（主码流、子码流）都可以在系统设置中进行统一设置，轮询的视频源采用摄像机表中的所有摄像机，当画面数不够的时候，其余留空显示即可，轮询到最后一个视频，重新从第一个开始轮询。
VIN是全志基于linux 内核v4l2 框架实现自己Soc 的camera 驱动框架。
今天，我们将自己动手打造出一款基于深度学习的照相机，当小鸟出现在摄像头画面中时，它将能检测到小鸟并自动进行拍照。最终成品所拍摄的画面如下所示：
全屏切换这个功能点属于简单的，一般会做到右键菜单中，也提供了快捷键比如alt+enter来触发，恢复全屏则按esc即可，全屏处理基本上都是隐藏通道面板以外的窗体，保持最大化展示，由于采用了模块化的堆栈窗体qstackwidget来处理，这样还需要提供信号通知主界面来隐藏对应的不需要显示的控件。
EasyCVR视频融合云服务支持H.265编码视频Web直播，以及RTSP、RTMP、FLV、HLS视频流输出，可实现远程PC端（Windows、Mac、Linux）、手机端（Android、iOS）、微信端浏览功能。监控人员可在任意时间、任意地点，通过公用网络查看监控区域的实时图像。电脑网页客户端支持单画面、多画面显示，用户可选择任意一路或多路视频观看，视频窗口数量1、4、9、16个可选。
视频监控系统在整个安防领域，已经做到了烂大街的程序，全国起码几百家公司做过类似的系统，当然这一方面的需求量也是非常旺盛的，各种定制化的需求越来越多，尤其是这几年借着人脸识别的东风，发展更加迅猛，人脸识别相关的技术和应用这几年处于风口浪尖，衍生了特别多的应用产品，各种人脸识别的产品遍地开花，刷脸门禁，车站机场人脸识别，刷脸取票等，但是其实大部分内行人士可能都比较绝望，外行感觉像看科幻片一样，老板们各种打鸡血，今天几个亿明天几个亿。
版本 11.2 对 Mathematica 和 Wolfram 语言的音频和图像处理、数学计算、任务处理和机器学习以及其他多个方面的先进功能进行了扩展。简体中文版具备英文版的全部功能和新函数。以下为本次更新的主要亮点： 计算无向和多元极限、上下限或离散极限 直接求解连续或离线方程中的极限值 FourierTransform 现支持周期函数 在区域上可执行三维布尔运算 用于自动机器学习的新方法和选项，并支持提取单词、向量、音频和序列 扩展了神经网络分层类型，并带有新选项和方法 添加了对神经网络导入导出格式的支
占道经营游摊小贩识别检测系统通过Python+OpenCv深度学习模型技术，对现场画面中占道经营游摊小贩识别检测，当占道经营游摊小贩识别检测系统监测到流动商贩占道经营时，立即抓拍存档告警回传后台人员及时处理，同时将告警截图推送给相关人员。。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好，所以在工业界也十分受欢迎，接下来我们介绍YOLO 系列算法。
3D Robotics公司宣布推出一款无人机芯片产品——Solo。Solo进入飞行录像市场，作为专业消费级无人机，提供了许多高端无人机才能提供的功能。Solo在底部设有GOPRO相机，3D Robot
一般会有两种处理方式来删除视频，一种是鼠标右键菜单，删除当前视频或者删除所有视频，一种是直接按住当前视频，移到视频通道界面以外就表示删除当前视频，这也是个比较人性化的设置，每个人的喜好不一样，和通道交换功能类似，按住视频拖动到窗体外面表示删除视频，这个功能也需要安装事件过滤器来处理，自动计算当前按下状态下的鼠标是否已经到了窗体外面，按下的时候记住当前视频通道，松开的时候处理删除视频动作即可。删除完成以后同样要立即更新配置文件或者数据库，以便下次应用新的配置，在删除视频的时候，为了保证界面UI的流畅，可以后台慢慢释放资源删除，而不是立即删除，有时候会卡住主界面，体验不好。
前 2 篇文章给大家介绍的是 ESP32-CAM 摄像头。众所周知，ESP32 的 CPU 性能有限，因此处理 1920*1080 分辨率的视频时就已经明显吃力了。因此选购了一款 1080P 分辨率的 USB 摄像头，这篇文章就来讲解如何将它接入 HomeAssistant 吧
大数据文摘出品 作者：Caleb 最近，ChatGPT可以说是火得不要不要的。 11月30日，OpenAI发布聊天机器人ChatGPT，并免费向公众开放进行测试以来，在国内已经被玩出了花。 和机器人对话，就是让机器人去执行某个指令，比如说输入关键字让AI生成相应的画面。 这好像也不是什么稀奇的事了，OpenAI在4月不是还更新了DALL-E的新版本吗？ OpenAI，how old are you？（怎么老是你？） 要是文摘菌说生成的是3D画面，还是HDR全景图那种，或者是基于VR的图像内容呢？ 最近，
在所有的视频监控系统中，双击摄像机的节点，对应摄像机加载到当前焦点通道显示，这个都是必须具备的功能，还有一些厂家会做双击NVR节点，自动加载该NVR下的所有摄像机全部显示，从通道1开始到通道16或者32，知道排满，或者双击对应的分组，分组下面的所有摄像机自动加载显示视频，这个基础效果在Qt中还是很好实现的，入门级别，唯独双击父节点加载节点下的所有视频，我们知道QTreeWidget默认双击父节点是折叠功能，那怎么取消这个功能呢？或者仅仅是限制单击父节点的+-号来实现折叠和展开，这个就需要用到事件过滤器，事件过滤器的优先级别很高，可以直接优先拿到对应的事件，然后进行处理，处理完成以后如果不需要继续传递下去可以直接return true即可，这样就不会再执行该事件了。
视频播放功能是核心功能之一，为了统一管理接口，统一封装成一个控件，对外提供seturl open close方法即可，不用去管内部的具体处理，这样就可以提供多种接口来实现统一的管理，比如vlc内核+ffmpeg内核+海康sdk内核等，随意切换，在使用各种内核的过程中，对比下来，发现easyplayer的内核是最好的，在国内用ffmpeg做接口做到了极致，CPU占用极低。
Open Broadcaster Software（简称OBS）是目前市面上最好用的直播软件，支持 OS X、Windows、Linux操作系统，适用于多种直播场景。
当下的局势，移动办公已经成为主流，远程控制工具也成为了我们日常办公不可或缺的软件。
在音视频领域，码率控制模式有着举足轻重的地位。那什么是码率控制？码率控制是指通过调节图像的压缩比例，从而决定输出编码码率的过程。
近年来，随着移动通信技术的演进与市场的蓬勃发展，社交媒体、短视频及基于视频流的云游戏受众度越来越高。视频内容的消费主导从原来的OGC向PUGC、直播、游戏转变，视频的画面质量成为反映终端用户体验的重要指标。 然而如何评价视频的画面质量？不同的关注点可能会带来不同的答案。对于参与直播的终端用户来说，关注的侧重点是直播画面实时的质量检测；对于提供视频服务的企业及从业者来说，关注的是不同的编码参数和编码器对视频质量造成的影响；对于云游戏厂商来说，关注的则是带宽成本与游戏画质的平衡。如何准确评价和优化视频画面质量从
文章更新: 20170410 初次成文 问题提出: 其实这篇文章构思很久了，拖到现在才写...原因就在于在Linux Deploy上部署图形环境是一件坑多活累的工作:一来是因为兼容性原因，部署好的图形界面环境存在数量可观的Bug，并且小苏也无力解决这些Bug。二来是因为基础的Linux环境才是图形界面环境部署的前提，而最近由于各种原因，使用原始的部署方法已经越来越难部署成功基础的Linux环境了。 但这样看来，第一点倒不是什么大问题:毕竟手机不是为运行专业的Linux发行版而生，所以存在Bug
LiteCVR视频质量诊断方案可以实现对监控设备常见的异常抖动、画面条纹、画面模糊、偏色、亮度异常、对比度异常、冻结、丢失、噪声等机器故障及恶意遮挡、恶意变化监控场景的行为做出准确判断，还可以对监控设备因为网络异常等原因导致的设备断线、取流异常、码率是否达标等问题进行准确定位。
音视频领域早期采用模拟化技术，目前已发展为数字化技术。数字化的主要好处有：可靠性高、能够消除传输及存储损耗，便于计算机处理及网络传输等。数字化后，音视频处理就进入了计算机技术领域，音视频处理本质上就是对计算机数据的处理。
FFmpeg是一款开源软件，用于生成处理多媒体数据的各类库和程序。FFmpeg可以转码、处理视频和图片（调整视频、图片大小，去噪等）、打包、传输及播放视频。作为最受欢迎的视频和图像处理软件，它被来自各行各业的不同公司所广泛使用。
最开始写通道交换的功能的时候，走了很多弯路，比如最开始用最初级的办法，触发交换的时候，先关闭视频，然后设置新的url重新打开视频，这样处理非常低级而且耗内存还卡还很慢，毕竟重新打开视频都需要时间的，快则几百毫秒慢则几秒钟都很有可能，尤其是网络情况不好的情况下，更加糟糕，后面发现自己真傻，完全没有必要去关闭原有视频，毕竟交换仅仅是位置的交换，而不是重新设置视频，可以直接重新布局，将视频控件对应的布局位置调换下即可，这种方法就做到了瞬间交换，视频还是原来的视频，正常播放，根本就没有中断过。
视频传输原理 视频是由一幅幅帧图像和一组音频构成的，视频的播放过程可以简单理解为一帧帧的画面按照时间顺序呈现出来的过程。但是在实际应用中，并不是每一帧都是完整的画面，因为如果每一帧画面都是完整的图片，那么一个视频的体积就会很大。这样对于网络传输或者视频数据存储来说成本太高，所以通常会对视频流中的一部分画面进行压缩（编码）处理。 编码器将多张图像进行编码后生产成一段一段的 GOP ( Group of Pictures ) 如下图， 解码器在播放时则是读取一段一段的 GOP 进行解码后读取画面再渲染显示。GO
美国当地时间2014年7月7日 17:39:42，CentOS官方放出CentOS7.0.140 64位的版本下载地址,主要更新：内核更新至 3.10.0、支持 Linux 容器、Open VMwar
图像拼接算法在电脑屏幕监控软件中有着广泛的优势和应用场景。这种算法可以将多个部分的图像合并成一个整体，从而提供更大范围的监控视野和更全面的信息。
安防视频监控中，如果监控录像设备显示时间不准确，或者不同设备间时间混乱，那保存下来的视频资料会失去价值，没有意义。
当前，传统视频图像监控系统在实际场景应用中，普遍存在 “提取难、搜索难”的问题，主要表现为目标特征检索不可靠、图像查找比对误差大，缺少视频图像信息深度挖掘有效工具等技术难题。这些问题将视频监控在实际使用中的应用价值大打折扣。
帧率 Frame Rate , 帧 指的是 是 画面帧 , 帧率 是 画面帧 的 速率 ;
我是一名专注于机器学习和机器人技术自由者。我的热情始于大学期间的人工智能课程，这促使我探索人机交互的新方法。尤其对于机械臂的操作，我一直想要简化其复杂性，使之更加直观和易于使用。
我们需要经常使用摄像头捕获图像。OpenCV为这个应用提供了一个非常简单的接口。让我们来使用摄像头来捕获一段视频，并把它转换成灰度视频显示出来。
emmm，我老师写的代码，Intel D435抓到画面，经过YOLOV5以后，输出结果控制小车来运动，很具体的代码就不能分享了，不过我就是想研究下这个CV算法的结果是如何和硬件世界产生联系的。
主页： https://xrenaa.github.io/look-outside-room/
电力煤矿跑冒滴漏监测系统基于yolo网络计算机视觉分析OpenCv深度学习技术，电力煤矿跑冒滴漏监测系统主动识别现场画面中管道或者机械是否存在液体泄漏跑冒滴漏行为。如检测到现场出现液体泄漏行为，立即抓拍并反馈。我们选择当下YOLO最新的卷积神经网络YOLOv5来进行识别检测。现版本的YOLOv5每个图像的推理时间最快0.007秒，即每秒140帧（FPS），但YOLOv5的权重文件大小只有YOLOv4的1/9。
腾讯多媒体实验室专栏 随着5G网络的逐渐普及，更快的传输速度、更低廉的价格使得高清视频得以在终端进行展示。在高清视频的应用上，超分技术扮演着重要的角色。超分技术分为图像超分辨和视频超分辨，其中视频超分辨技术不仅需要生成细节丰富的一帧帧图像，还要保持图像之间的连贯性，有更大的技术挑战。腾讯多媒体实验室的视频超分能力可以明显地细化边界、增加细节，同时保持视频序列帧间的一致性。 一、问题分析 在视频超分辨率任务中，基于深度学习的方法中主要使用标准损失函数，如均方差损失(Mean Square Error,M
提到显卡的帧率（FPS）、显示器刷新率和垂直同步的关系，第一印象是这些概念之间似乎没有直接的关系，实则不然。 首先来解释帧率（FPS，即Frame Per Second，帧/秒）。通俗来说，帧率是用来衡量显卡渲染能力的一个指标。显卡在处理图像数据时，性能越强的显卡，在均等时间内（比如1秒），渲染出的静态图像的数量（这一幅静态图像就称为一帧）。一幅一幅的静态图像按顺序以一定的速度出现在我们面前，由于人眼具有的视觉暂留特性，使得我们感觉画面里的物体似乎在运动，也就形成了动画（和典型的动画片一个原理）。如果在一
我们能够看到3D，除了物体是立体的之外。还是因为我们的左右眼睛得到的图像有差异，在大脑中产生空间感，我们通过特定的硬件设备，使左右眼睛观察到细微差距的图像，从而恢复三维深度信息
贝加莱已在为其自动化系统引入一个虚拟机管理程序。该技术允许Windows或Linux与贝加莱自己的实时操作系统并列运行。比方说，它可以使您能够在单台PC上将控制和HMI应用程序结合到一起，或者可以实现一机两用，使工业PC同时兼具实时控制器和边缘控制器双重功能，将预处理数据通过OPC UA发送到上位系统和云端。且具有以下特点：
面板开关功能是整个系统最人性化的功能之一，可以对主界面中左侧右侧的各个小面板进行显示和隐藏，当隐藏的时候，另外的同级面板自动拉伸填充，这样就不会显得空洞，直接在每个面板的右上角提供了关闭按钮，也可以直接在顶部鼠标右键弹出菜单控制每个面板的显示和隐藏，面板的显示和隐藏以后，自动更新菜单的文字，保证永远都一致，有时候拖动位置乱了或者关闭了所有的，需要提供一个恢复所有面板的功能，做在右键菜单中，一次性恢复所有面板的显示。
H264是新一代的编码标准，以高压缩高质量和支持多种网络的流媒体传输著称，在编码方面，我理解的他的理论依据是：参照一段时间内图像的统计结果表明，在相邻几幅图像画面中，一般有差别的像素只有10%以内的点,亮度差值变化不超过2%，而色度差值的变化只有1%以内。所以对于一段变化不大图像画面，我们可以先编码出一个完整的图像帧A，随后的B帧就不编码全部图像，只写入与A帧的差别，这样B帧的大小就只有完整帧的1/10或更小！B帧之后的C帧如果变化不大，我们可以继续以参考B的方式编码C帧，这样循环下去。这段图像我们称为一个序列（序列就是有相同特点的一段数据），当某个图像与之前的图像变化很大，无法参考前面的帧来生成，那我们就结束上一个序列，开始下一段序列，也就是对这个图像生成一个完整帧A1，随后的图像就参考A1生成，只写入与A1的差别内容。
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