OpenCV和YOLO技术结合可以实现对多路实时流媒体传输协议(RTSP)视频流的处理。这种结合使用在监控系统、视频分析等领域具有重要应用价值。YOLO（You Only Look Once）是一种流行的目标检测系统，以其速度快和检测准确度高而闻名。在本实现中，我们将重点介绍如何利用YOLOv11模型与OpenCV库来处理多个RTSP视频流。 RTSP是一种网络控制协议，被广泛用于流媒体系统中控制媒体服务器。它允许用户以实时的方式获取音视频流数据。但处理多路RTSP流时，我们面临网络延迟、数据同步和计算资源限制等挑战。利用OpenCV，我们可以有效地从多个RTSP源捕获视频流，并对流媒体数据进行初步处理。 YOLOv11是一个深度学习目标检测算法，它在设计时就考虑到了速度与准确性的平衡。YOLOv11将目标检测任务视为一个回归问题，直接从图像像素到边界框坐标的映射，以及类别概率的计算。YOLOv11与其他检测算法相比，能够在保证高准确度的前提下，快速地给出检测结果，非常适合需要实时处理的应用场景。 在Python中，可以使用OpenCV库的VideoCapture类来访问和处理RTSP流。VideoCapture类能够从网络摄像头、视频文件等来源读取帧，并将其作为numpy数组进行处理。而YOLO模型则需要使用深度学习库，如TensorFlow或PyTorch等，来加载预训练的权重并执行目标检测任务。为了实时处理多路RTSP流，我们可以并行地使用多线程或多进程，每个线程或进程处理一个视频流，然后利用YOLOv11进行目标检测。 此外，为了提高处理多路视频流的效率，可以利用YOLOv11的版本优化，例如YOLOv11中的Anchor框机制，以及使用更深更复杂的网络结构来提高检测的精度。在实时处理的应用场景下，对YOLO模型的轻量化也是提升效率的关键，这意味着需要对网络进行剪枝，减少计算复杂度，降低对硬件的要求。 通过Python与OpenCV库的结合应用，可以构建一个强大的多路RTSP流实时处理系统。系统将能够同时处理多个网络视频流，用YOLOv11模型进行实时目标检测。该系统不仅具有实际应用价值，而且随着技术的不断优化和演进，将会在实时视频分析领域发挥越来越重要的作用。

测试环境： vs2019 net framework4.7.2 opencvsharp4.8 博客地址： blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/135271320 演示： bilibili.com/video/BV1AG411r7fW 源码更新时间：20240413

ZLMediaKit+SpringBoot+Vue+Geoserver实现拉取摄像头rtsp流并在web端播放： https://blog.csdn.net/BADAO_LIUMANG_QIZHI/article/details/132472782 包含mysql文件、前后端代码、Zlmediakit编译后的windows安装包以及运行报错常用dll

1.完成超低时延 2.python调用海康SDK特别复杂 3.高实时性，opencv调用rtsp流有3-5秒延迟，不能满足实时要求。 4.海康网络摄像头应用范围广。 5.人工智能基于python语言较多，用python实现可以直接与深度学习对接，促进工业应用。 6.有问题请联系QQ：52185025 7.win10 64位系统 8.使用pycharm打开。 9.工程相关说明请看工程内readme，如有不懂请QQ联系，远程指导。

ZLMediaKit win版本 依赖 libcrypto-1_1-x64.dll libssl-1_1-x64.dll 依赖 msvcr100.dll msvcr110.dll 解压即用

使用vue在web网页端实时播放rtsp摄像头流，采用的ffmpeg生成的websocket流实现兼容大华和海康威视摄像头，低延迟（小于2秒），效率高可同时播放多个视频流。稍加改动可以做成监控软件，或者直播软件。有问题可以私信我。

安卓vlc库，arr库。用来播放rtsp流，亲测好用哦~很简单使用，附上简单示例。简单集成即可使用，建议使用3.0.0版本的。

内容概要：通过node.js搭建Web服务器，使用ffmpeg用来记录、转换数字音频、视频，并能将其转化为音视频流，flvjs是一个H5播放器,播放flv格式视频