在国产芯片上实现YOLOv5/v8图像AI识别-【4.4】RK3588网络摄像头推理后推流到RTSP更多内容见视频

本专栏主要是提供一种国产化图像识别的解决方案,专栏中实现了YOLOv5/v8在国产化芯片上的使用部署,并可以实现网页端实时查看。根据自己的具体需求可以直接产品化部署使用。

B站配套视频:https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f

前言

通常我们项目上还会出现获取如海康、大华等摄像头厂商视频流的情况。一来客户可以充分利旧,而来可以打破边缘计算设备和摄像头必须在同一场地下的窘境。

此教程告诉大家如何在RK3588上利用mpp和rga对视频进行获取推流。

教程内容把代码打碎、磨成粉、冲成水让大家喝下去,请放心食用。

基本原理

大华、海康等网络摄像头厂商都会有一个RTSP的标准输出协议,这个大家可以找网上的文档材料可以找到,此处不作为重点。以下为海康常规品牌录像机为例:

bash 复制代码
rtsp://admin:password@192.168.12.12:554/Streaming/Channels/101

获取该视频流后和通过usb获取的概念差不多,就是多了个解码的过程。
TCP 解码 推理 编码 直接输出 编码 RTSP RK3588 opencvImg 推理后opencvImg RTSP

核心代码

直接上B站看配套视频:https://www.bilibili.com/video/BV1or421T74f

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>代码逻辑比较复杂看视频更直接<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

cpp 复制代码
    if (argc != 3)
    {
        printf("Usage: %s<video_path> <video_type 264/265>\n", argv[0]);
        return -1;
    }
    char *stream_url = argv[1];               // 视频流地址
    int video_type = atoi(argv[2]);           // 视频流类型:264/265

    // 初始化流媒体
    mk_config config;
    memset(&config, 0, sizeof(mk_config));
    config.log_mask = LOG_CONSOLE;
    mk_env_init(&config);
    mk_rtsp_server_start(3554, 0);

    rknn_app_context_t app_ctx;                      // 创建上下文
    memset(&app_ctx, 0, sizeof(rknn_app_context_t)); // 初始化上下文
    app_ctx.video_type = video_type;
    app_ctx.push_path_first = "live";
    app_ctx.push_path_second = "test";

    process_video_rtsp(&app_ctx, stream_url);

>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>>代码已开源直接B站或站内私信加绿泡泡获取<<<<<<<<<<<<<<<<<<<<

相关推荐
萤火虫儿飞飞2 分钟前
从基础加热到智能生态跨越:艾芬达用创新重构行业价值边界!
大数据·人工智能·重构
aneasystone本尊3 分钟前
学习 RAGFlow 的系统架构
人工智能
Codebee5 分钟前
OneCode3.0低代码引擎核心技术:常用动作事件速查手册及注解驱动开发详解
人工智能·架构
Xi-Xu6 分钟前
隆重介绍 Xget for Chrome:您的终极下载加速器
前端·网络·chrome·经验分享·github
AI大模型技术社6 分钟前
✅2025全网最具权威深度解析并手写RAG Pipeline
人工智能·llm·掘金·日新计划
mortimer21 分钟前
Whisper断句不够好?用AI LLM和结构化数据打造完美字幕
人工智能·openai
计算生物前沿1 小时前
单细胞分析教程 | (二)标准化、特征选择、降为、聚类及可视化
人工智能·机器学习·聚类
kyle~1 小时前
Opencv---深度学习开发
人工智能·深度学习·opencv·计算机视觉·机器人
孙克旭_1 小时前
day051-ansible循环、判断与jinja2模板
linux·运维·服务器·网络·ansible
运器1231 小时前
【一起来学AI大模型】PyTorch DataLoader 实战指南
大数据·人工智能·pytorch·python·深度学习·ai·ai编程