基于SRS+OBS搭建直播系统

本文详细介绍如何在Ubuntu系统上使用VMware搭建直播系统,包括安装配置OBS进行推流、使用SRS作为媒体服务器以及通过VLC播放器进行拉流测试等关键步骤。

这段时间与视频,直播相关的技术不可谓不热,今天我们就近距离接触下,尽早搭上这班车!

我们先看一张效果图  

左边是OBS 推流端,右边是VLC播放器,稍微有延迟!

本文是基于VMware(12.5.7)+Ubuntu(16.04)搭建

一:准备:

1.VMware(12.5.7)

2.Ubuntu(16.0.4)

3.Git

4.RTMP媒体服务器(SRS)

5.推流端(OBS)

6.拉流端(VLC)

二:安装

2.1:安装VMware

  2.1.1:下载VWware 

     VWware官网:https://www.vmware.com/cn.html

  2.1.2:安装破解  

    比较简单,请自行百度,此处提供参考虚拟机安装教程

2.2:安装Ununtu

 2.2.1:下载

    Ubuntu官网:https://www.ubuntu.com/download

  2.2.2:安装  

   比较简单,请自行百度,此处提供参考:VMware安装Ubuntu

 2.2.3:其他

  Ubuntu如何设置全屏显示,搜狗输入法安装,联网等不在次节课范畴,请自行百度解决!

2.3:安装Git

2.3.1:ALT+Control+T 调出终端


2.3.2:输入git查看系统是否已经安装


2.3.3:如果未安装,执行“sudo apt-get install git”指令,安装git,出现如图提示输入“Y”


2.3.4:输入"git --version"查看当前版本


2.4:安装SRS

srs Github地址为:https://github.com/ossrs/srs,里面有使用指导,按照安装步骤操作即可

2.4.1:新建本地SRS存放文件夹,文件名live


2.4.2:打开终端,进入live文件夹


2.4.3:执行"git clone https://github.com/ossrs/srs &&cd srs/trunk"指令,时间较长8分钟左右

2.4.4:执行"./configure && make"编译SRS

2.4.5:执行"./etc/init.d/srs start"或“ ./objs/srs -c conf/srs.conf”启动服务
其他指令如:
停止 ./etc/init.d/srs stop 
重启 ./etc/init.d/srs restart

2.5:安装OBS

2.5.1:安装OBS首先安装FFMPEG

2.5.1.1:添加源:sudo add-apt-repository ppa:kirillshkrogalev/ffmpeg-next


2.5.1.2:更新源:sudo apt-get update


2.5.1.3:安装FFPMEG:sudo apt-get install ffmpeg


2.5.2:安装OBS

2.5.2.1:添加源:sudo add-apt-repository ppa:obsproject/obs-studio


2.5.2.2:更新源:sudo apt-get update


2.5.2.3:安装:sudo apt-get install obs-studio


2.5.3:安装成功之后重启才能看到,稍后上传图片


2.6:安装VLC

2.6.1:VLC官网地址:http://www.videolan.org/ 


2.6.2:下载对应版本的VLC,此处选择Linux


2.6.3:点击下载


2.6.4:开始安装


2.6.5 重启查看VLC


三:设置

3.1:OBS 推流端配置

3.1.1:打开终端输入"ifconfig -a"查看本机IP地址


3.1.2:打开OBS在来源中选择一种,本次选择幻灯片


3.1.3:点击设置,打开设置选项卡,流选项中类型选择自定义流媒体服务器,url为

rtmp://你的ip/你喜欢的url

3.1.4:在设置选项卡中,设置推送流的帧率等

3.1.5:检查无误后,点击开始推流(请确保srs已开启)
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四:测试

VLC测试推流结果

4.1:打开VLC,选择打开媒体->网络,在网络协议中输入推流地址


4.2:查看显示结果(左侧为推流,右侧为VLC显示,有延迟)

参考:

轻松入门Android直播相关技术 从0搭建直播系统

Ubuntu安装OBS

原文:https://blog.youkuaiyun.com/calvin_zhou/article/details/78613422

<think>好的,用户想了解如何搭建无人直播系统的技术方案、实现方式和架构。首先我需要整理相关技术组件,并参考提供的引用内容。用户提到的引用中有关于无人售货机系统、无人驾驶系统架构以及虚拟直播间的源码和架构信息,这些可以作为参考。 首先,系统架构设计是关键。无人售货机系统提到了物联网技术的远程监控和数据分析,这可能类比到直播系统的实时推流和状态监控。虚拟直播间引用了ZEGO的源码,说明可能需要使用现有的SDK或云服务来处理视频流。 接下来,用户需要技术方案的具体模块。根据直播流程,可以分为推流端、服务端、播放端和管理平台。推流端需要自动化内容生成,比如预录视频或AI生成内容,可能用到FFmpeg进行转码和推流。服务端需要处理高并发,使用CDN分发,以及实时监控,类似Apollo云服务的数据平台和仿真环境。 另外,管理平台需要实现自动化管理,如自动开播、智能切换素材,这可能涉及到规则引擎或AI决策,参考无人驾驶的规划与控制模块。安全性方面,引用中提到的安全模块和OTA升级也很重要,需要鉴权机制和防攻击措施。 技术选型方面,推流可以用OBS或FFmpeg,服务端用SRS或Nginx,云服务考虑阿里云或腾讯云的解决方案。AI部分可能需要TTS或图像生成模型,比如GAN。管理平台可以用Spring Boot或Django,数据库选MySQL或MongoDB。 还需要考虑实现步骤,从需求分析到部署维护,确保各模块协同工作。问题部分需要覆盖关键技术难点、开源工具、低延迟方案和扩展性设计,帮助用户深入理解。 需要验证各部分是否覆盖用户需求,比如自动化直播、智能互动、稳定架构,并参考引用中的案例,如ZEGO的虚拟直播源码和Apollo的云服务工具,确保方案可行。同时,注意使用正确的中文术语和LaTeX格式,避免技术错误。</think>### 无人直播系统技术架构与实现方案 #### 一、系统架构设计(分层模块化) 无人直播系统核心架构可分为以下模块: $$系统架构 = 推流端 \oplus 服务端 \oplus 播放端 \oplus 管理平台$$ 1. **推流端** - 自动化内容生成:预录制视频库、AI生成内容($GAN$模型)、图文转视频工具 - 推流协议支持:RTMP/WebRTC/SRT($传输延迟 < 500ms$) - 智能调度模块:根据网络状态动态调整码率($码率自适应算法$) 2. **服务端** ```python # 伪代码示例:直播流转发逻辑 def handle_stream(input_stream): if validate_stream(input_stream): # 流验证 transcode_stream() # 转码 distribute_to_cdn() # CDN分发 monitor_quality() # 质量监控 ``` 关键技术点: - 高并发处理($QPS \geq 10^4$) - 实时监控($丢包率 \leq 1\%$) - 智能录制(基于$HLS/DASH$协议切片) 3. **播放端** - 多终端适配:Web/H5/小程序/APP($兼容性矩阵$) - 互动功能:AI弹幕回复($NLP模型$)、自动礼物答谢 4. **管理平台** - 自动化排期:基于日历的直播计划($cron表达式$) - 智能预警:自动检测黑/静音($FFT音频分析$) #### 二、关键技术实现 1. **自动化推流方案** - 使用$FFmpeg$实现视频流转推: ```bash ffmpeg -re -i input.mp4 -c:v libx264 -preset ultrafast -f flv rtmp://server/live/streamkey ``` - 结合物联网设备状态监控(参考无人售货机远程监控技术[^1]) 2. **智能互动系统** - 采用类无人车规划控制架构[^2]: $$决策流程 = 语义理解 \rightarrow 意图识别 \rightarrow 响应生成$$ - 集成第三方AI服务(如$Azure Cognitive Services$) 3. **高可用架构** - 参考Apollo云服务平台设计[^4]: - 多区域CDN部署($延迟优化模型$) - 自动故障转移($心跳检测周期 \leq 3s$) #### 三、技术选型建议 | 模块 | 推荐方案 | 性能指标 | |-------------|-----------------------------------|------------------------| | 推流工具 | OBS Studio/FFmpeg | 1080P@30fps | | 流媒体服务器| SRS/Nginx-rtmp | 万级并发 | | 云服务 | 阿里云直播/腾讯云直播 | SLA 99.95% | | AI组件 | TensorFlow Lite/PaddleNLP | 响应时间 < 500ms | #### 四、实现步骤 1. 环境搭建:安装$Docker$容器化部署基础服务 2. 推流测试:验证$RTMP$推流链路($时延测试 \leq 1.5s$) 3. 智能集成:接入自动语音应答系统(参考虚拟直播间技术[^3]) 4. 监控部署:搭建Prometheus+Grafana监控体系
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