RTMP推流摄像头接入腾讯云直播

最新推荐文章于 2025-02-27 17:55:59 发布
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直播，是实时推送的，网页播放无需安装控件的，可以多人同时访问观看的。

下面介绍怎么用腾讯云搭建现场视频直播。

前端使用叁陆伍视讯公司的RTMP推流摄像头。此摄像头支持嵌入式RTMP协议，也就是无需外加软件控制编码器，摄像机自己就可以推流到腾讯云直播服务器。

注册腾讯云直播服务器，提交资料后腾讯云会审核，审核通过后，进入腾讯云直播后台，进入直播管理--直播码接入--填写进入配置（配置回调的URL，你的域名），点击推流生成器，生产一个推流地址。生成推流地址的同时也生产播放地址，有rtmp格式的、FLV和HLS格式的。

复制腾讯云生成的推流地址填写到叁陆伍视讯型号H3-3652-DA这款直播摄像机上（具体操作叁陆伍视讯公司的技术人员会配合），填写完保存即可推流。

进入腾讯云直播后台，进入直播管理--直播码接入--进入房间列表即看到直播中的视频，打开分享地址即可将直播视频分享给他人观看直播。

叁陆伍视讯公司的摄像机的嵌入式RTMP协议，一个独立的推流主体，将它用网线连接到路由器，用同一局域网内的电脑搜索它的IP，然后填写推流地址，推流地址保存到摄像机后，摄像机自己推流，不需依赖电脑或者什么软件、硬件独立推流。

此摄像机支持24小时不间断推流直播，高清低码流，大大节约前端的上行带宽和腾讯云服务器的流量，同时，用户播放时可以播放高清而且流畅，还省流量。

直播演示地址https://lvbs.qcloud.com/live/play.html?url=http%3A%2F%2F9832.liveplay.myqcloud.com%2Flive%2F9832_365.flv&url2=http%3A%2F%2F9832.liveplay.myqcloud.com%2Flive%2F9832_365.m3u8&width=800&height=600

了解更多RTMP推流摄像机信息，进入http://www.cctv-cbo.com/

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qq_19977333
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SCConv：用于特征冗余的空间和通道重构卷积
m0_47867638的博客
08-18 5366
代码链接：https://github.com/cheng-haha/ScConv论文链接：https://openaccess.thecvf.com/content/CVPR2023/papers/Li_SCConv_Spatial_and_Channel_Reconstruction_Convolution_for_Feature_Redundancy_CVPR_2023_paper.pdf。
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积
专注于图像领域，主要研究内容包括计算机视觉和深度学习，特别是在图像分类、目标检测和图像生成等方面有深入的研究和实践经验。
01-22 9722
【YOLOv8改进 - 卷积Conv】SCConv ：即插即用的空间和通道重建卷积为SCConv（空间和通道重构卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。所提出的SCConv由两个单元组成：空间重构单元（SRU）和通道重构单元（CRU）。SRU使用分离-重构方法来抑制空间冗余，而CRU使用分割-变换-融合策略来减少通道冗余。此外，SCConv是一个即插即用的架构单元，可以直接用于替换各种卷积神经网络中的标准卷积。
SCConv: Spatial and Channel Reconstruction Convolution for Feature Redundancy
zhaodongdz的博客
07-30 3614
这篇文章中稿cvpr2023,提出了一个可以即插即用的能够同时减少参数提升性能的模块。文章的核心思想是希望能够实现减少特征冗余从而提高算法的效率。一般压缩模型的方法分为三种，分别是network pruning, weight quantization, low-rank factorization以及knowledge distillation，虽然这些方法能够达到减少参数的效果，但是往往都会导致模型性能的衰减。
转载：CVPR2023 | SCConv：即插即用的高效卷积模块，减少冗余计算并提升特征学习
wuling129的专栏
09-19 8560
SCConv模块充分利用了特征之间的空间冗余和通道冗余，可以无缝集成到任何CNN架构中，以减少中间特征映射之间的冗余并增强CNN的特征表示。本文尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。将SRU应用于中间输入特征X后，不仅将信息特征与信息较少的特征分离，而且对其进行重构，增强代表性特征，抑制空间维度上的冗余特征。
CVPR 2023 | SCConv: 即插即用的空间和通道重建卷积（附源码）
专注计算机视觉全栈知识分享
08-13 7005
简单总结下吧，本文主要提出了一个新颖的空间和通道重建模块（SCConv），这是一个有效的架构单元，能够通过减少广泛存在于标准卷积中的空间和通道冗余，降低计算成本和模型存储，同时提高CNN模型的性能。通过SRU和CRU，减少了特征图的冗余，同时实现了显著的性能改善，大幅减少了计算负载。此外，SCConv 是一个即插即用的模块，并且通用于替换标准卷积，无需任何模型架构调整。
YOLOv8改进 | Conv篇 | YOLOv8引入SCConv模块
tsg6698的博客
08-30 2459
在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩，并提出一种高效的卷积模块，称为 SCConv（空间和通道重建卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv8改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~添加完SCConv代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
YOLOv11改进 | Conv篇 | YOLOv11引入SCConv模块与C3k2_SCConv
tsg6698的博客
10-05 859
在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩，并提出一种高效的卷积模块，称为 SCConv（空间和通道重建卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。此外，SCConv是一个即插即用的架构单元，可以直接用来替换各种卷积神经网络中的标准卷积。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv11改进有效涨点专栏，本专栏目前为新开的，后期我会根据各种前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~
YOLOv11改进 | Conv篇 | 引入SCConv模块
qq_55421331的博客
11-11 240
以上就是该模块添加到yolov11中的方法，你可以加在yolov11的任何位置（只要他能跑起来,你可以合理的解释它为什么出现这个位置）。跑实验的过程是枯燥乏味的，希望我远在天边的朋友你能耐得住寂寞，早日跑出自己想要的结果！！！
YOLOv10改进 | Conv篇 | YOLOv10引入SCConv模块
tsg6698的博客
06-13 1497
在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余进行 CNN 压缩，并提出一种高效的卷积模块，称为 SCConv（空间和通道重建卷积），以减少冗余计算并促进代表性特征学习。到此本文的正式分享内容就结束了，在这里给大家推荐我的YOLOv10改进有效涨点专栏，后期我会根据各种最新的前沿顶会进行论文复现，也会对一些老的改进机制进行补充，如果大家觉得本文帮助到你了，订阅本专栏，关注后续更多的更新~添加完SCConv代码后，在ultralytics/nn/Extramodule/__init__.py文件中引用。
SCConv模块在YOLOv8中的多维特征重构与轻量化研究
最新发布
shrgegrb的博客
02-27 911
SCConv（Space-Channel Convolution）是一种结合空间信息和通道信息的卷积操作，旨在通过优化特征图中的空间和通道关系，提升卷积神经网络在目标检测任务中的表现。与传统卷积操作仅考虑空间局部特征不同，SCConv在卷积过程中同时调整空间和通道维度的特征，从而有效提升信息传递效率，并加强特征的表达能力。Backbone：用于特征提取，通常由轻量化的卷积网络组成。Neck：用于特征融合和增强，增强模型的上下文理解能力。Head：进行目标分类、定位和分割等任务，最终输出检测结果。
pytorch代码实现之空间通道重组卷积SCConv
DM_zx的博客
09-05 1775
pytorch代码实现之空间通道重组卷积SCConv
论文解析：SCA-CNN
罟霖同学的站点
05-10 959
论文解析：《SCA-CNN: Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networksfor Image Captioning》
即插即用模块详解SCConv:用于特征冗余的空间和通道重构卷积
weixin_47151388的博客
04-15 4871
卷积神经网络(cnn)在各种计算机视觉任务中取得了显著的性能，但这是以巨大的计算资源为代价的，部分原因是卷积层提取冗余特征。最近的作品要么压缩训练有素的大型模型，要么探索设计良好的轻量级模型。在本文中，我们尝试利用特征之间的空间和通道冗余来进行CNN压缩，并提出了一种高效的卷积模块，称为SCConv (spatial and channel reconstruction convolution)，以减少冗余计算并促进代表性特征的学习。
CVPR 2023 | 涨点神器！SCConv：即插即用的空间和通道重建卷积
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阿木寺的博客
09-13 1万+
点击下方卡片，关注“CVer”公众号AI/CV重磅干货，第一时间送达点击进入—>【目标检测和Transformer】群作者：玉米爆米花（源：知乎）| 编辑：CVer公众号https://zhuanlan.zhihu.com/p/655851980在CVer微信公众号后台回复：SCConv，可以下载本论文pdf和代码论文地址：https://openaccess.thecvf.com/cont...
卷积运算及其变体
路遥知马力，日久见人心
11-08 1015
本篇博客参考一些网络博客对卷积运算及其变体进行总结，以便加深理解和记忆
学习记录——SCConv、DSConv
Chaoy6565的博客
07-24 2735
GAB。
《SCA-CNN：Spatial and Channel-wise Attention in Convolutional Networks for Image Captioning》论文笔记
m_buddy的博客
12-21 5596
1. 前言 视觉上的attention已经被成功运用在了结构预测任务中。例如，visual captioning与question answering。现有的视觉attention模型都是基于空间的，既是重新加权最后一个卷积层的feature map。其原理如下图所示，但是这样的或许并不能会很好符合attention的机制。 文章中指出，基于CNN的原理，其所提取的feature map具有sp...
SCconv引入yolov11
01-17
### 将 SCConv 集成到 YOLOv11 对于希望在 YOLOv11 中集成 SCConv 来增强模型性能的需求，可以借鉴之前版本的成功经验并应用相似的技术路径。尽管具体的实现可能因框架更新而有所差异，基本思路仍然适用。 #### 修改主干网络结构 为了使 YOLOv11 能够利用 SCConv 提升检测效果，在 `models/yolov8.py` 文件中找到对应的卷积层定义部分，并将其替换为 SCConv 层[^2]。需要注意的是，由于不同版本之间可能存在架构上的变化，因此建议先仔细阅读官方文档或源码以确认最新的文件名及类名。 ```python from models.common import Conv # 假设这是原始导入语句 import torch.nn as nn class SCConv(nn.Module): # 定义SCConv模块 def __init__(self, c_in, c_out, k=3, s=1, p=None): super(SCConv, self).__init__() if not p: p = (k - 1) // 2 self.spatial_conv = nn.Conv2d(c_in, c_out//2, kernel_size=k, stride=s, padding=p) self.channel_reconstruct = nn.Sequential( nn.AdaptiveAvgPool2d(1), nn.Conv2d(c_out//2, c_out//2, kernel_size=1), nn.Sigmoid() ) def forward(self, x): spatial_feature = self.spatial_conv(x) channel_weight = self.channel_reconstruct(spatial_feature).expand_as(spatial_feature) output = spatial_feature * channel_weight + spatial_feature return output ``` 此代码片段展示了如何创建一个简单的 SCConv 类，该类继承自 PyTorch 的 Module 并实现了空间和通道重建的功能。接下来就是用这个新的 SCConv 替代原有的标准卷积操作。 #### 更新配置文件 除了修改 Python 源代码外，还需要调整训练配置文件（通常是 YAML 或 JSON 格式的），以便正确加载新加入的组件。这一步骤涉及到指定所使用的骨干网以及任何其他必要的参数设置。 ---
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