:loudspeaker: 由于 github 访问不稳定, 自 2021-03-04 起, 该仓库迁移至 下载地址 LiveGBS GB28181 国标方案安装使用说明 服务资源 | | | QQ交流群: 服务说明 安装包 Windows平台使用的安装包: LiveCMS-windows-***.zip LiveSMS-windows-***.zip Linux平台使用的安装包: LiveCMS-linux-***.tar.gz LiveSMS-linux-***.tar.gz 信令服务 LiveCMS SIP 中心信令服务, 单节点, 自带一个 Redis Server, 随 LiveCMS 自启动, 不需要手动运行 LiveCMS端口使用 TCP 端口 : 15060(SIP), 10000(HTTP), 26379(Redis) UDP 端口 : 15060(SIP), 10000(
2022-08-25 15:13:51 463KB gb28181 gb28181-2016 gb28181server gb28181-2011
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设计并实现了诈骗短信预警系统。介绍了实时流处理技术以及该技术在诈骗短信预警系统中的应用。该系统以旁路监听的方式分流出到达短信中心的短信,并将其置于flume监听文件夹下面,kafka缓存从flume端收集上来的信息,然后 storm 读取这些信息,并对这其进行过滤,统计分组,最后得到诈骗短信名单及可疑短信名单,并对诈骗短信的接收者发送预警信息。
2022-07-25 15:21:20 550KB 工程技术 论文
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Java如何使用实时流式计算处理?.doc
2022-07-09 09:07:14 3.32MB 技术资料
本季详细讲解RTSP协议的技术细节,并且编程实现基于RTSP协议的实时视频流传输,在局域网内浏览实时监控画面。RTSP是实时视频网络传输主流的实现方式,低延时高清晰度的RTSP视频流传输是网络直播、在线会议系统等行业的核心技术,本季课程会详细讲解相关概念、编程实战和调试技巧等。
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HLS.js 什么? HLS.js是HTTP Live Streaming视频播放器的纯JS + HTML5,无Flash,无插件的实现。 开发由赞助。 HLS.js旨在使开发人员创建更多功能强大的视频播放器,这些播放器希望在非Apple设备上包括HLS支持。 它不是针对只想将视频放入带有预制嵌入代码的网页中而忘却它的人的。 HLS.js将带您从“ URL到m3u8清单文件”到“在屏幕上绘制像素并将声音传递给扬声器”,并尝试尽可能接近地复制标准HTML5 MediaElement API,但它并未附带任何内置的UI。 您必须自己构建。 目前,HLS.js仅在VOD(非实时流)模式下支持媒体播放列表(不支持主播放列表)。 但是,计划了更多功能,欢迎您提供帮助。 为什么? 最初的开发是出于对的简单HLS插件的需求而开始的,该插件允许用于大学语言课程的长视频内容的加密流传输,在这种情况下
2022-05-17 10:30:57 47KB TypeScript
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本文来自博客园,由火龙果软件Anna编辑、推荐。1.1.1流数据说明在实例演示中模拟实际情况,需要源源不断地接入流数据,为了在演示过程中更接近真实环境将定义流数据模拟器。该模拟器主要功能:通过Socket方式监听指定的端口号,当外部程序通过该端口连接并请求数据时,模拟器将定时将指定的文件数据随机获取发送给外部程序。1.1.2模拟器代码 1.1.3生成打包文件【注】可以参见第3课《Spark编程模型(下)--IDEA搭建及实战》进行打包在打包配置界面中,需要在ClassPath加入:/app/scala-2.10.4/lib/scala-swing.jar/app/scala-2.10.4/li
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实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt实时流计算平台Blink解决方案.ppt
pyqt5-opencv-video pyqt5 + opencv 实现视频播放,支持实时流,支持远程文件
2022-05-04 21:32:44 264KB Python
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RFC2326实时流协议(RTSP)的中文版
2022-03-02 17:31:39 24KB rtsp RFC2326
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通过实时流协议 (RTSP) 使用 Yolo、OpenCV 和 Python 进行对象检测 通过实时流协议 ( RTSP ) 使用 Yolo、OpenCV 和 Python 的深度学习进行对象检测 识别出的对象按日期存储在每个类的文件夹中,以供进一步培训或人脸识别。 OpenCV dnn模块支持在来自 Caffe、Torch 和 TensorFlow 等流行框架的预训练深度学习模型上运行推理。 在对象检测方面,流行的检测框架是 优洛 固态硬盘 更快的 R-CNN 最近在 OpenCV dnn 模块中添加了对运行 YOLO/DarkNet 的支持。 依赖关系 opencv 麻木 imageio-ffmpeg pip install numpy opencv-python imageio-ffmpeg 注意:不支持 Python 2.x YOLO(你只看一次) 从此下载预训练的
2022-02-10 00:02:35 56.34MB Python
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