零基础搭建第一个WVP-GB28181-Pro项目

零基础搭建WVP监控平台

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个最简单的WVP-GB28181-Pro入门示例:1) 包含基础服务搭建步骤;2) 模拟一个虚拟摄像头接入;3) 实现网页端视频预览;4) 提供详细的README说明文档。使用最简化的配置,避免复杂依赖,适合完全新手理解基础概念。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

最近在研究视频监控相关的技术,发现WVP-GB28181-Pro这个开源项目挺有意思的。作为一个完全没接触过GB28181协议的新手,我记录下自己从零开始搭建的过程,希望能帮到同样想入门的小伙伴们。整个过程在InsCode(快马)平台上完成,特别适合像我这样的初学者快速上手。

1. 理解WVP-GB28181-Pro是什么

WVP-GB28181-Pro是一个开源的视频监控平台,实现了GB28181协议。简单来说,它能让不同厂家的摄像头通过标准协议接入,统一管理和查看监控画面。对于我们初学者,可以先从基础功能入手,搭建一个最简单的演示环境。

2. 基础环境准备

  1. 首先需要一个Linux环境,我直接用了InsCode(快马)平台提供的云开发环境,省去了自己配置服务器的麻烦
  2. 安装Java运行环境,WVP需要JDK8或以上版本
  3. 准备MySQL数据库,用来存储配置信息
  4. 安装FFmpeg用于视频转码

3. 部署WVP服务

  1. 从GitHub下载WVP-GB28181-Pro的最新release包
  2. 解压后修改配置文件,主要是数据库连接信息和一些基础参数
  3. 启动服务,会同时运行SIP服务和Web管理界面
  4. 访问8080端口就能看到管理后台了

4. 模拟摄像头接入

由于没有真实摄像头,我们可以用软件模拟:

  1. 下载GB28181模拟器软件
  2. 配置模拟器的SIP服务器地址为WVP服务的IP和端口
  3. 设置模拟摄像头的设备ID和通道信息
  4. 启动模拟器,在WVP后台应该就能看到设备上线了

5. 网页端视频预览

  1. 登录WVP管理后台
  2. 在设备管理页面找到模拟的摄像头
  3. 点击播放按钮,稍等片刻就能看到实时画面了
  4. 还可以尝试PTZ控制、录像回放等功能

6. 常见问题解决

新手在搭建过程中可能会遇到:

  • 设备无法注册:检查SIP配置和网络连接
  • 视频无法播放:确认端口是否开放,FFmpeg是否正常工作
  • 页面卡顿:可能是转码参数需要调整

整个搭建过程比想象中顺利,特别是用InsCode(快马)平台可以直接获得一个现成的Linux环境,省去了很多配置时间。WVP的文档也比较详细,遇到问题时查阅文档基本都能解决。

示例图片

最后,建议新手可以像我这样先从最简单的模拟环境开始,等熟悉了基本概念和流程后,再尝试接入真实设备和更复杂的功能。WVP-GB28181-Pro的功能其实很强大,后续还可以探索级联、录像存储、智能分析等高级特性。

InsCode(快马)平台上完成这个项目特别方便,不仅环境配置简单,还能一键部署让项目在线运行,很适合用来学习和演示。

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    创建一个最简单的WVP-GB28181-Pro入门示例:1) 包含基础服务搭建步骤;2) 模拟一个虚拟摄像头接入;3) 实现网页端视频预览;4) 提供详细的README说明文档。使用最简化的配置,避免复杂依赖,适合完全新手理解基础概念。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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