基于深度学习的行人自动检测与监控系统 监视在安全性和检查中起着重要作用，但这也是非常繁琐的任务。 深度学习的出现使人类从某种程度上解放了这项任务。 该项目基于深度学习的目标检测构建了一个简单有效的监控系统，该系统可以自动进行流量统计和行人检测。 本系统基于Apache2.0协议开源，请严格遵守开源协议。 0x00简介 该系统由以下三个子项目组成： 1.基于TensorFlow平台的行人检测系统 2.基于Android平台的推流系统 3.基于JavaWeb的显示系统 总体框架如下所示： 0x01服务器部署 1.服务器配置要求 配置 基本要求 作业系统 Ubuntu 16.04 x64 中央处理器 主频2.0GHz以上 内存 8G以上 显卡 NVIDIA GTX1080或更高 网络 服务器IP地址必须是公共IP地址。 2.基于TensorFlow平台的行人检测系统 系统依赖于以下内容：

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视频监控系统设计方案 外文翻译

1、后台用户管理模块演示 演示账号/密码：6666/6666 2、后台设备管理模块演示 添加两台设备： 设备1： 设备名称：演示设备 设备状态：禁用 设备地址：rtmp://192.168.0.8/live/tinywan1234 设备密码：123 设备2： 设备名称：测试设备 设备状态：启用 设备地址：rtmp://192.168.0.8/live/tinywan123 设备密码：123 3、移动端登录功能演示 4、移动端播放功能演示

这是用AnyChatCoreSDK开发的一个远程 视频监控系统，可以实现对一个主机的视频音频监控。

从网页查看的监控系统（附有源码），英文版，目前只支持一个摄像头，如果需要多个，复制整合一下就可以了，这个我想不是很难。

本系统属于小型的家庭视频监控系统，可以对指定的区域进行适时监控。本系统主要实现以下目标。  系统采用人机交互的方式，界面美观友好，视频监控灵活、方便。  灵活控制云台，以监控某一区域的各个角落。  适时对监控画面进行快照和录像操作。  选择观看已经录制的视频的文件。  晚上的系统注册功能。  系统最大限度地实现了易维护性和易操作性。

2020年黑标 车载终端技术规范

嵌入式-无线视频监控系统.pptx

随着视频监控方案的应用普及，视频监控已经与人们的生活越来越密切，而随着网络技术的发展，网络视频监控系统应用已经成为一种趋势。尤其是互联网、电视技术、通信技术开始融合以后，基于互联网平台的视频监控网络化是必然的趋势。 网络视频监控系统与模拟视频监控方案的最大差别就是：网络视频监控系统的传输介质由传统的视频线改变为以太网线或者光纤网络，而发生的根本改变就是视频信息可以通过广域网传播，传输的距离被放大。过去的模拟视频监控方案相当于局域网，在小范围内可以进行视频信息传输，而网络化以后，视频信息接入广域网，只要有网络的地方都可以观看视频信息。客户浏览视频信息距离的变化也是网络视频监控系统与模拟视频监控方案最本质的区别。 网络视频监控解决方案更依赖于网络设备，交换机、路由器、服务器更多的出现在网络视频监控系统的设备清单中，而相应减少的是矩阵、视频分配器、硬盘录像机等监控设备，可以看出更多的是传输以及控制设备的变更，这也比较符合网络视频监控系统与模拟视频监控方案特性的比较