RFC2326实时流协议(RTSP)的中文版

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

RFC2326（RTSP实时流协议）翻译过来的中文版本，有需要的自行下载。rtsp是专门为流媒体制定的协议，提供网络负载均衡的功能，减轻服务器压力和网络带宽要求。

IP相机树莓派设置 使用RTSP（实时流协议）将n个IP摄像机连接到树莓派设置。 带USB摄像头的Raspberry Pi设置简单！ 有关RTSP的详细信息，请检查 但是问题在于可以连接的USB摄像机数量（我已连接最多4台摄像机），并且可以传输任何视频。 要具有功能齐全的无线设置，我们需要IP摄像机来流式传输视频或单击任何图像。 对于各种应用程序，我已经将RPi3用作处理单元，例如面部识别，对象检测以及包括深度学习技术在内的其他设置。 我列出了RPi3中安装的设置。 OpenCV3的 面部识别 Dlib TensorFlow 升级的Node-Red和Node.js 的Python 3 VLC播放器 市场上有多个IP摄像机。 我从亚马逊（ ）中选择了一款便宜但功能强大的IP摄像机。 设置： 摄像头设置非常简单，几分钟即可在线完成。 随附有关该设置的视频教程（ ）。 一