deepstream-test2的pipeline

最新推荐文章于 2024-05-23 23:13:25 发布
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分类专栏： IsaacSim及强化学习一看就懂系列和机器人\自动驾驶相关 文章标签： python matplotlib numpy deepstream 目标检测
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pvmsmfchcs/article/details/127295637
本文详细介绍了如何配置和运行Deepstream-test2 pipeline，结合Python、matplotlib和numpy库，实现高效的视频流目标检测。通过Deepstream SDK，文章探讨了在实时视频中应用目标检测的方法和技术。

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https://blog.youkuaiyun.com/XCCCCZ/article/details/122272344

Nidia的Deepstream，官方给的案例介绍，deepstream-test1\deepstream-tes2\deepstream-test5
pvmsmfchcs的博客
09-02 1637
开发人员可以从 deepstream-test1 开始，它几乎就像一个 DeepStream hello world。在这个应用程序中，开发人员将学习如何使用各种 DeepStream 插件构建 GStreamer 管道。他们将从文件中获取视频、解码、批处理，然后进行对象检测，最后在屏幕上呈现框。
【AI】DeepStream(06)：deepstream-test4-示例演示
郭老二
05-21 462
deepstream-test4：向Kafka消息平台发布，推理后的产生的数据。
Deepstream4.0的deepstream-test2程序运行和讲解
shajiayu1的博客
12-09 4985
deepstream-test2程序注释 一、首先是运行这个程序： 拷贝sample_720p.h264到deepstream-test2 cd deepstream-test2/ make ./deepstream-test2-app sample_720p.h264 deepstream-test2相对deepstream-test1多了目标跟踪和分类。所以运行速度较慢。五个模型对视频的处理...
deepstream-test2程序运行和讲解
怨行客
03-19 1022
好文博客 拷贝sample_720p.h264到deepstream-test2 cd deepstream-test2/ make ./deepstream-test2-app sample_720p.h264 deepstream-test2相对deepstream-test1多了目标跟踪和分类。所以运行速度较慢 ...
Deep Stream Ai落地--初体验
jack.li的博客
01-17 2417
Deep Stream 解决问题 快速开发Ai技能 快速部署Ai服务 提供本地部署 提供边端设备部署 提供远端部署 高吞吐量 主要特点 具有统一规范的sdk 基于多传感器，音频，视频，图像整套的流分析工具 具有基于graph composer拖拽式的低代码编程 支持云原声k8s编排 适用视觉Ai场景 高吞吐量 整体流分析过程 应用架构 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-cM2e0ZSB-1642410682766)(https://queryca
deepstream的app简介
Rachel321的专栏
02-14 581
deepstream的app简介
【AI】DeepStream(05)：deepstream-test3 处理多个源
郭老二
05-20 563
演示各种 DeepStream 插件构建 GStreamer 管道。从文件中获取视频、解码、批处理，然后进行对象检测，最后在屏幕上渲染框。：和deepstream-test1相比，多了目标跟踪和分类，如下图，左侧为test1、右侧为test2，test2中对目标跟踪并使用数字做编号，并且对汽车进行二次分类。在管道中使用多个源，同时处理多个源，效果如图所示，使用 uridecodebin 接受任何类型的输入（例如 RTSP/文件）、任何 GStreamer 支持的容器格式以及任何编解码器。
【AI】DeepStream(07)：deepstream-test4-源码详解
最新发布
郭老二
05-23 585
deepstream-test4：向Kafka消息平台发布推理后产生的数据 最后演示如何使用GPU保存编码后的图片
deepstream-opencv-test和deepstream-test1
weixin_44543418的博客
06-09 695
1.修改文档中的路径 2.运行 2.1make，看一下make前后文件的对比 2.1运行文件中的视频 ./deepstream-opencv-test file:///data/deepstream_sdk_v5.0.1_jetson/opt/nvidia/deepstream/deepstream-5.0/samples/streams/sample_720p.h264 2.2输出结果（暂时没有显示器，所以显示不出来）2021.6.10 2.2.1百度查了显示这个错误就是因为没有显示器，
deepstream-test3
qq_38032876的博客
11-27 3386
程序运行环境基于docker ：deepstream:5.0.1-20.09-triton 官方demo仓库 cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream/sources git clone https://github.com/NVIDIA-AI-IOT/deepstream_python_apps 如果想获得gst-buffer中的数据（比如秒识别中的准确率、位置等信息），需要进行如下操作 cd /opt/nvidia/deepstream/deepstream/lib p
NVIDIA DeepStream概述
学习、记录、分享
03-18 5482
NVIDIA DeepStream概述 DeepStream是用于构建AI驱动的应用程序的流分析工具包。它以流数据作为输入-来自USB / CSI摄像机，来自文件的视频或基于RTSP的流，并使用AI和计算机视觉从像素中生成洞察力，以更好地了解环境。DeepStream SDK可以用作许多视频分析解决方案的基础层，例如了解智能城市中的交通和行人，医院中的健康和安全监控，零售中的自检和分析，检测制造工厂中的组件缺陷等。在此处https://ngc.nvidia.com/catalog/collections/n
【Nvidia DeepStream. 001】DeepStream-test1样例 逐行讲解版，原来竟如此简单
CV前沿
03-22 3630
本文介绍deepstream-test1 样例工程。在Nvidia 官方文档中对DeepStream-test1的描述是一个DeepStream 版本的“Hello World”。 在下图中，展示了deepstream-test1,test2,test3,test4 四个样例。 test1: DeepStream的Hello World。介绍如何基于多种DeepStream 插件来构建一个Gstream 管道。这个样例中输入的是一个视频文件，经过解码、批处理、目标检测，并将检测信息显示在屏幕中。 test
Jetson-nano—2gb复现用 Python 编写 DeepStream 6.0示例应用程序ModuleNotFoundError: No module named ‘pyds‘
梁俊星的博客
08-24 1225
DeepStream 管道可以使用 Gst Python（GStreamer 框架的 Python 绑定）构建。此处提供的示例应用程序演示了如何使用 Python 处理 DeepStream 管道。本指南提供了使用 Python 进行 DeepStream 应用程序开发的资源。应用程序下的每个应用程序的子目录中提供了详细的应用程序。这些绑定支持元数据结构和函数的 Python 接口。中记录了该接口的用法，并在示例应用程序中进行了演示。下载包含绑定和示例应用程序的最新发布包。下面的问题下载安装上面的文件。
构建基于DeepStream的YOLOV3视频监控程式
LK007CX的博客
11-27 2523
本指南提供了使用DeepStream开发基于YOLOV3的USB智能分析程式。 目标检测算法：YOLO V3 取像硬件：USB高速相机 运行平台：Jetson Nano
deepstream学习笔记（四）：跟踪模块tracker接入与rtsp流异常问题解决
submarineas的博客
08-20 5413
Gst-nvtracker插件允许DeepStream 管道使用一个底层跟踪器来跟踪具有唯一ID的检测目标。它支持任何实现NvDsTracker API的底层库，包括三个参考实现：NvDCF、 KLT 和 IOU 跟踪器。作为这个 API 的一部分，插件查询底层库中关于输入格式和内存类型的功能和要求。然后，基于这些查询结果，插件将输入帧缓冲区转换为底层库请求的格式。例如，KLT 跟踪器使用 Luma 专用格式;NvDCF 和 DeepSORT 使用 NV12或 RGBA格式;IOU 不需要缓冲区。
deepstream学习笔记（一）：C与python环境部署与测试
submarineas的博客
07-19 3373
DeepStream以GStreamer插件的形式提供构建块，可用于构建高效的视频分析管道。有超过20个插件为各种任务进行了硬件加速。流数据可以通过RTSP通过网络或来自本地文件系统或直接来自摄像机。使用CPU捕获流。一旦帧进入内存，它们就会被发送到使用NVDEC加速器进行解码。用于解码的插件称为。解码后，有一个可选的图像预处理步骤，可以在推理之前对输入图像进行预处理。预处理可以是图像去扭曲或色彩空间转换。插件可以对鱼眼或360度相机的图像进行反扭曲。gst-插件完成的。...
DeepStream框架整理
YBAdiam的博客
11-19 3356
一、官方文档 官方文档链接：https://docs.nvidia.com/metropolis/deepstream/dev-guide/text/DS_Overview.html#deepstream-graph-architecture 二、整体架构 三、模块分析 DeepSream提供超过15种以上的GStreamer插件模块，以此建造一个高效的视频分析管道（Pipeline）。 1. 视频流，可以是本地文件、RTSP流或者直接通过camera相机，流的获取是通过CPU的。帧（fram
软件开发工具包--DeepStream札记 ----重复内容，整体概要
怨行客
11-11 551
1、它是what,用来干什么？ DeepStream SDK是多功能的流分析SDK，能使用NVIDIA Jetson或NVIDIA Tesla平台构建高性能的视频分析应用程序，下载它是免费的，分为Tesla版和Jetson版 它的组成：NVIDIA®TensorRT™、NVIDIA CUDA®AI和其他GPU计算任务； 2、GStreamer是什么？怎么开始？ 它是开源框架，DeepStream ...
deepstream车牌识别加属性分类
weixin_41012399的博客
11-16 1430
deepstream的车牌识别在lpr，而属性分类是在test2，故对比学习两个代码。 代码用pipeline贯通： pipeline = gst_pipeline_new ("pipeline"); 然后往pipeline中加数据，方法一（先添加streammux，再添加source和解码等）： gst_bin_add (GST_BIN(pipeline), streammux); gst_bin_add_many (GST_BIN (pipeline), source[src_cnt], mp4de
deepstream-test1-app_rtsp:基于官方源码deepstream-test1修改,调用rtsp摄像头,并
06-25
### 回答1： Deepstream是一个高效的可扩展的 AI 视频分析平台，可以应用于多种场景中，例如安全监控、智慧城市、交通管理等领域。Deepstream-test1-app_rtsp是Deepstream提供的一个样例应用程序，它是基于官方源码deepstream-test1修改的，主要是用来实现调用RTSP摄像头的功能。 在该应用程序中，我们可以通过修改配置文件，设置RTSP服务器的IP地址、端口号、用户名和密码等参数来连接摄像头，并获取实时的视频流。同时，还可以通过调节配置文件中的参数，对视频流进行智能分析，例如视觉检测、识别、跟踪等，从而实现对视频流内容的深度分析和智能挖掘。 该应用程序还支持多路摄像头的连接，即可以同时监控多路视频流，并对这些视频流进行分析和处理。这种功能在安防监控、公共安全等场景中具有重要的应用价值。 总之，Deepstream-test1-app_rtsp是一个非常实用和强大的应用程序，它可以帮助开发者快速实现对RTSP摄像头的调用，并进行视频流的智能分析和处理。如果您需要开发相关应用程序，可以参考该应用程序，以提高开发效率和完成度。 ### 回答2： DeepStream是一个基于NVIDIA硬件加速的高性能视频分析框架，deepstream-test1是DeepStream的官方样例之一。而deepstream-test1-app_rtsp则是对官方源码deepstream-test1进行了修改，并实现了从RTSP摄像头中读取视频流的功能。 在这个样例中，我们首先需要定义一个DeepStream的管道（pipeline），并在管道中配置一个decodebin元件和一个nvstreammux元件。decodebin用于将RTSP传输的视频流进行解码，而nvstreammux则用于将多路视频流合并成一路。接着我们需要配置一个用于识别视频中物体的模型，可以使用最新的DeepStream提供的模型或自定义模型。在输出结果时，我们可以选择将结果保存成图像、视频、文本或任何其他格式。在整个过程中，我们可以选择性地设置DeepStream的各种参数，以优化视频分析的性能和效果。 通过对deepstream-test1-app_rtsp的修改，我们可以将RTSP摄像头和DeepStream相结合，实现了实时的视频分析和物体识别。这种技术对于智能安防、智能交通和智慧城市等领域具有重要的应用价值。而且随着硬件和算法的不断优化，DeepStream技术将越来越成为视频分析的主流技术之一。
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