Java可以通过调用Python的YOLO ONNX模型实现AI视频识别，支持YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7，这包括了预处理和后处理步骤。在Java中实现目标检测和目标识别，可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）等功能，使得整个系统更加强大和灵活。首先，Java应用可以通过调用Python的YOLO ONNX模型来实现视频中的目标检测和识别。YOLOv5、YOLOv8和YOLOv7是流行的目标检测模型，它们在不同场景下表现出色，Java可以通过调用这些模型来实现视频中目标的识别和跟踪。其次，Java应用可以集成实时流传输协议（RTSP）和实时多媒体传输协议（RTMP）功能，这使得Java应用可以直接处理实时视频流数据，实现对实时视频的目标检测和识别。这样一来，Java应用可以直接从实时视频流中提取图像数据，送入YOLO ONNX模型进行处理，实现对视频中目标的识别和跟踪。在整个流程中，Java应用可以进行预处理和后处理步骤，例如对图像进行缩放、裁剪、灰度化等预处理操作，以及对YOLO模型输出进行解析、筛选、可视化等后处理操作，从而提高目标检测和识别

基于MATLAB的视频的行为人行为姿势识别（跌倒摔倒检测，GUI界面设计，行走，站立，跌倒）

人工智人-家居设计-火灾视频识别及远程智能报警系统.pdf

针对当前带式输送机自动调速一直没有普及应用的现状,提出了一种基于视频识别的带式输送机自动调速方法。该调速方法为在地面的一台计算机运行调速软件,借用煤矿企业原有视频监控网络、设备控制网络,实现带式输送机的自动调速。调速软件读取视频数据来识别带式输送机上煤的宽度,作为模糊煤量输入,通过知识库及模糊推理,得出调速值。该调速方法在兴隆庄煤矿12306十采一横带式输送机进行了应用,结果表明:该系统简单易实施,煤宽识别误差在5%以内,可实现被调速带式输送机平均速度降低10%。通过本系统的应用,可提高带式输送机的自动化水平,实现节能降耗,减少机械磨损,延长设备使用寿命。

识别动态视频里面的车辆，用的是hog特征. 识别动态视频里面的车辆，用的是hog特征.

懒人字幕提取工具，这是一款简单好用的视频字幕提取工具，它不仅能够提取本地视频字幕，网络在线视频字幕它同样支持，甚至是图片上的字幕依然可以进行提取工作，辅以简洁清爽的功能菜单命令，能够帮助用户解决关于提取字幕的诸多问题。并且它操作十分简单，你可以通过双击黑板或拖曳方式来导入视频，而且你可以自由设置识别频率、高精准识别等设置，通过拖动红色线框来框选字幕显示的地方，视频播放后点击开启便可提取，整个过程不仅快速而且稳定，识别精准度也极高。另外，区别于同类软件而言，这款懒人字幕提取不论是操作简易度还是识别精度都非常惊艳，最主要的是价格便宜功能好用，如果你想要这么一款实用的提取工具，千万不要错过啦。

基于SSD(Single shot multibox Detection)算法视频识别，

本实例展示了如何利用Yolov2模型进行猫狗视频检测，可实时检测，利用到了keans聚类确定anchor个数，大小，利用不同模型进行特征提取等知识。

MP4协议和FLV协议的详细分析，还有视频的码率分辨率等关键特征的提取方式

实现视频中的物体类别的识别，比如可以实现人、车等的识别。