多路画面采集卡方案

最新推荐文章于 2025-12-04 13:20:04 发布
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#多路画面采集卡方案 #多画面 #画面分割 #经验分享

1、音视频采集卡应用示意图

2、4K60多画面采集卡方案

  1. 支持多画面录制

  2. 支持多画面环出

  3. 支持PIP/PBP,1P/2P/4P

3、4K144多画面采集卡方案

  1. 支持多画面录制

  2. 支持多画面环出

  3. 支持PIP/PBP,1P/2P/3P/4P

分享超高清多机位现场直播间搭建方案
Bosma8K的博客
08-05 3163
例如，G1内置5G通信模块，同时自带WIFI接口，并且涵盖多种接口进行视频信号的同步输出，分别有USB 3.0 Type-C、HDMI 2.1，同时可以通过带POE功能的网口连接设备，在现场直播时，接上网络后可以实现在线推流等直播效果。打开G1主菜单，点击“连接”，进入“网络>以太网”，将G1的以太网模式设置为DHCP，复制所形成的IP地址，并在网页端打开（电脑、IPad、手机端均适配），进入博冠8K超高清摄像机在线页面。重复上述操作，即可将多台G1接入OBS，多机位直播的机位搭建与连接完成。...
HDMI转USB3.0 视频采集卡方案
weixin_49570804的博客
08-28 4382
开始
钰群的USB3.0采集，可以实现哪些采集卡方案？
浩瀚之水的专栏
03-22 1739
EJ511是钰群eEver一颗将RGB和I2S音视频信号转换为UAC/UVC格式的采集芯片，它采用USB3.1 GEN1的速率进行视频捕获，最高可支持1080P60fps全高清视频采集。 当EJ511连接到USB2.0平台时，它可支持MJPEG压缩，对数据流进行带宽限制，从而保证高视频质量的捕获采集。 一、HDMI转USB视频采集 支持分辨率：HDMI 1080P60输入 ， USB3.0 1080P60 采集 音视频捕获：UAC/UVC 视频采样率：HDMI 165MHz 音频采集率：44.1k 输出
高速视频采集卡设计方案：620-基于PCIe的高速视频采集卡
12-20 1055
北京太速科技 产品固化FPGA逻辑，适配视频连续采集，缓存容量2GB，开源的PCIe QT客户端软件，用户可以在很短的时间内完成视频程序的开发，开发效率高、难度小。软件实现FPGA逻辑视频采集，PCIe XDMA传输，寄存器配置；基于PCIe的高速视频采集卡，通过PCIe3.0X8传输到存储计算服务器，实现信号的分析、存储。标签: 实验室数据采集 , FPGA逻辑视频采集 , 高速视频采集卡 , PCIe视频采集卡 , 视频程序开发。适用于：实验室数据采集，记录等应用。2.2 FMC AD 子卡。
USB2.0的真4K采集卡，AM835x系列视频采集方案。
Ls847862272的博客
03-12 1297
AM8352D：内置DDR，支持1080/60输入和采集。AM8350：外挂DDR方案，支持真4K/30P、1080/60P输入和采集，支持4K本地环出、3.5mm麦克风输入与音频输出。主要规格参数： AM8350D：内置DDR，支持真4K/30P、1080/60P输入和采集。炬力北方推出 AM835x 系列 入门级 HDMI视频采集卡方案。USB2.0的真4K采集卡，AM835x系列视频采集方案。
AD采集卡设计方案：630-基于PCIe的高速模拟AD采集卡
12-18 1213
北京太速科技，产品固化FPGA逻辑，适配2路1Gsps/2路2Gsps采集，实现PCIe的触发采集，单次采集容量2GB，开源的PCIe QT客户端软件，用户可以在很短的时间内完成采集器程序的开发，如连续信号采集、数据处理算法等，开发效率高、难度小。基于PCIe的一款分布式高速数据采集系统，实现多路AD的数据采集，并通过PCIe传输到存储计算服务器，实现信号的分析、存储。软件实现FPGA逻辑 AD采集，PCIe XDMA传输，寄存器配置。采集显示上位机一体，支持2通道AD数据显示，以及数据落盘。
AXD2900CNV ，4K60/1080@240/2K@144高刷采集卡方案，支持多路输入采集方案
Ryan_moving的博客
09-19 555
2.采集录制格式及分辨率：MJPEG:4K60Hz及以下，YUY2:2.5K50Hz及以下，NV12/I420：4K30Hz及以下。3.无压缩的视频和音频采集，符合 UVC 和 UAC 标准。5.兼容 OBS、Potplayer、VLC、Vmix 等。1.支持4K60输入，环出4K60(无延时)6.支持Audio Codes外置或内置可选。4.兼容 Windows、MacOS。7.多路信号源输入，支持画中画。
cx25858采集卡驱动(VEN_14F1&DEV_5851)
07-14
总的来说，cx25858采集卡驱动是视频采集解决方案的核心组成部分，它确保了硬件与软件之间的顺畅交互，使用户能够充分利用视频采集卡的功能。配合相应的管理软件，用户可以构建一套高效、稳定的视频监控系统，满足...
tw 6805a 4路采集卡驱动及软件
10-10
这款采集卡主要用于安防监控系统，能够同时处理四路视频信号，帮助用户实现多摄像头的实时监控和录像。 描述中提到的“tw6805a 4路监控卡”，是硬件部分，该卡具备四个输入通道，可以连接四个不同的监控摄像头，...
LCC261高清模拟视频采集卡编码卡
03-31
综上所述，LCC261高清模拟视频采集卡编码卡凭借其强大的功能和广泛的兼容性，在多个行业中都有着重要的应用价值。无论是对于专业监控还是医疗影像领域，该采集卡都能够提供稳定可靠的视频采集与编码解决方案。
5104采集卡驱动
03-31
4. 数字监控软件：在描述中提到的“数字监控”部分，可能是随驱动提供的监控应用，能够实时显示多路摄像头的画面，支持定时录像、移动侦测报警等功能，为用户提供全面的安全监控解决方案。 5. 云视窗网络监控：这是...
采集卡6802
04-18
6802采集卡是一种专用于视频采集的专业硬件设备，主要功能是将模拟信号或数字信号转换为计算机可处理的数据，以便进行录制、编辑、播放...无论是监控系统还是专业视频制作，6802采集卡都能提供高效、高质量的解决方案。
中南大学经验分享。
xiaomage_mengma的博客
12-04 1127
本人信号140分，属于不差的水平，对于大多数院校而言，信号的出题都不会很难（南京大学，海南大学除外），中南的信号难度在985里算是比较简单的了，卷子只有8道大题，比较考验基本功的掌握，中南的卷子我从2004年开始都写过，以往的考察比较套路也比较容易，8道题只会有一道有难度，而且以前的参考书是吴大正，很多真题都是摘取书上的习题，一个字都没改，现在换了更难的奥本海默，所以对于知识的考查的难度这两年都有在上升。我们一定要保持自信，对自己的实力有比较清楚的认知，一定要不断的问自己真的搞懂了吗，最终一定会有所收获。
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
12-15
京东评论文本情感分析与产品口碑挖掘系统_基于jieba中文分词与TF-IDF特征提取的文本挖掘项目_用于分析京东手机用户评论中的观点态度情绪立场及主观情感_通过探索性分析观测数据信.zip
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
12-15
GB 17927-2024家具阻燃性能通家规范.rar
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）
12-15
大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形(Matlab代码实现）内容概要：本文主要介绍了一个关于大规模MIMO通信系统中发射端采用混合波束成形技术的研究，并提供了相应的Matlab代码实现。混合波束成形结合了数字和模拟波束成形的优势，旨在降低硬件成本和功耗的同时提升系统性能。文中详细阐述了该技术的基本原理、数学模型构建、算法设计及仿真验证过程，展示了如何通过Matlab进行系统建模与性能评估，包括波束方向图、频谱效率等关键指标的分析。此外，文档还列举了多个相关的科研方向和技术应用案例，体现出其在现代无线通信领域的广泛应用前景。; 适合人群：具备通信工程、电子信息类专业背景，熟悉Matlab编程，有一定无线通信理论基础的研究生或科研人员。; 使用场景及目标：①深入理解大规模MIMO系统中混合波束成形的技术原理与实现方法；②掌握利用Matlab进行通信系统仿真建模的关键技能；③为相关课题的科研工作提供算法参考与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合通信原理和阵列信号处理知识进行学习，重点理解波束成形的数学推导与Matlab实现之间的对应关系，动手运行并修改代码以加深对算法细节的理解。
【未发表】基于凌日优化算法TSOA优化鲁棒极限学习机RELM实现负荷数据回归预测算法研究附Matlab代码.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
Puma构型六轴机械臂运动学matlab仿真.zip
12-15
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【计算机视觉】YOLOv11至v13系列模型在VOC2007数据集上的检测精度对比与训练策略分析-下篇
最新发布
12-15
内容概要：本文详细对比了YOLOv11、YOLOv12和YOLOv13在相同实验条件下的目标检测精度与训练性能，重点分析了不同优化器（AdamW与SGD）、训练轮数（50epoch vs 600epoch）以及是否使用flash_attn加速模块对模型表现的影响。通过在VOC2007数据集上的实验结果显示，YOLOv11在使用AdamW优化器时表现最佳（mAP@0.5达0.614），而YOLOv12和YOLOv13虽采用更先进架构，但精度反而下降，且更适合使用SGD优化器进行长时间训练。此外，flash_attn可略微提升训练速度约7%，但对最终精度影响甚微。文章还提供了完整的训练代码与常见问题解决方案，如Arial字体路径配置和flash_attn兼容性问题排查方法。 适合人群：从事计算机视觉方向的算法工程师、深度学习研究人员及有一定目标检测基础的学生（工作或研究经验1-3年）。 使用场景及目标：①比较YOLO系列新版本之间的性能差异；②选择合适的优化器与训练策略提升模型效果；③解决实际训练中flash_attn安装与调用问题。 阅读建议：此资源以实测数据为基础，强调实践验证，建议读者结合自身环境复现实验，重点关注超参数设置、环境配置细节，并根据实际任务需求评估模型选型。
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