IOS下优酷视频的播放

引用下http://www.zhihu.com/question/20126050

在线视频一般都是基于flash和flv来实现的,而众所周知,iOS的safari不支持网页中的flash,但支持html5的video标记(显然这个时代苹果必须以某种方式支持网络视频),对于video标记,会在其区域上显示播放按钮,点按后进入全屏播放。 所以优酷等网站会针对iOS做出兼容性处理: 通过user-agent来判断用户来源,如果是iOS用户,则用video标记来替代传统object,其src的则是源地址(不是flv,而是ts包装的源,m3u8是个文本文件,其中指定了进一步的ts地址,包括一些视频分段参数等);对于其他用户,则出于兼容性和功能性考虑,依旧使用swf播放器。 可以通过chrome开发者工具,将UA override修改为iOS来自行测试。 <video id="youku-html5-player-video" width="100%" height="100%" x-webkit-airplay="allow" controls="" autoplay="" preload="" src="/player/getM3U8/vid/91861269/type/flv/ts/1332059778/v.m3u8"> </video> 补充一下,一些第三方网站嵌入调用的youku视频在iOS上无法点击播放,这是因为第三方网站没有对其做上述的兼容性判断切换为video标记所致。




首先找到视频的ID,然后按照下面的地址方式调用即可

http://v.youku.com/player/getRealM3U8/vid/XMjUzMzUxNzQ4/type/video.m3u8
或者
http://v.youku.com/player/getRealM3U8/vid/XNDM5MzQwNjYw/type/mp4/v.m3u8

调用html

<video id="youku-html5-player-video" width="100%" height="100%" x-webkit-airplay="allow" controls="" autoplay="" preload="" src="http://v.youku.com/player/getRealM3U8/vid/XNDM5MzQwNjYw/type/mp4/v.m3u8"> </video>

转载于:https://my.oschina.net/foxidea/blog/96455

数据集介绍:野生动物目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称:野生动物目标检测数据集 图片数量: - 训练集:11,787张图片 - 验证集:643张图片 - 测试集:431张图片 总计:12,861张真实场景图片 分类类别: - Elephant(象):陆生大型哺乳动物,包含多种自然环境中的活动姿态。 - Bear(熊):涵盖不同种类的熊科动物,包括静态及运动状态。 - Cheetah(猎豹):强调高速运动状态下的动态捕捉样本。 - Deer(鹿):包含林地和草原环境中的鹿群及个体样本。 - Fox(狐):涵盖多种狐狸品种的多样化行为模式。 标注格式: YOLO格式,包含标准化的归一化坐标标注,可直接适配YOLOv5/v7/v8等主流检测框架。 数据特性: 涵盖航拍、地面视角等多角度拍摄的野生动物图像,包含昼夜不同光照条件下的样本。 二、适用场景 生态监测系统开发: 支持构建自然保护区智能监测系统,实时检测野生动物活动轨迹并统计种群分布。 自动驾驶环境感知: 用于训练车辆视觉系统识别道路周边野生动物的能力,提升行车安全系数。 野生动物研究分析: 提供动物行为学研究的结构化数据支撑,支持物种活动模式分析与栖息地研究。 安防监控系统升级: 适用于农场、林区等场景的智能安防系统开发,精准识别潜在动物威胁。 三、数据集优势 多物种覆盖: 包含5类高关注度野生动物,覆盖陆地生态系统的关键指示物种。 场景多样性: 数据采集涵盖丛林、草原、山地等多种自然生境,增强模型泛化能力。 标注专业性: 经动物学专家校验的精准边界框标注,确保目标定位与分类准确性。 任务适配性: 原生YOLO格式支持快速迁移至目标检测、行为分析、密度估计等衍生任务。 规模优势: 超万级标注样本量,有效支撑深度神经网络的特征学习需求。
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