一次摄像头的任务 - 3

最新推荐文章于 2023-10-31 22:48:33 发布
原创 最新推荐文章于 2023-10-31 22:48:33 发布 · 388 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#justplay

本文记录了作者在调试摄像头RTSP接口时遇到的问题及解决过程，并尝试了ONVIF接口，发现存在一些兼容性问题。文章还提供了一个可用的API地址供读者测试。

一大早起来，打算把昨天的摄像头抓个包，看看为啥rtsp无法使用。转念一想，昨天是使用的docker 做 startstore，那么今天我在ubuntu的虚拟机里面试试来，没想到居然成功了。

  • 试试效果
    这里写图片描述

  • 昨天的架构图
    这里写图片描述

  • 今天的架构图
    这里写图片描述

  • api也是可以用的
    这里写图片描述

  • api地址

http://xxx:9081/vapi/GetCamList

虽然rtsp成功了，但是如果添加onvif接口后，store直接退出了。

另外，关于为啥docker里面运行不成功，我直觉是 可能有些文件夹不能建立，有提示 /proc下面的文件夹无法创建。

【智能车竞赛】：浙江赛区-摄像头组-浙江大学-浙大七队技术报告.pdf
07-18
整个竞赛过程是浙江大学浙大七队一次综合技术实力的展示，涉及硬件开发、软件编程、机械设计、电子电路、控制策略等多个领域。在团队协作和技术创新方面，竞赛还考验了参赛学生的理论知识与实践技能的结合能力，对于...
HikvisionCameraSDK_Development:海康威视摄像头SDK二次开发
04-15
海康威视摄像头SDK二次开发是一项技术性强且充满挑战的任务，它允许开发者通过编程接口与海康威视的摄像头设备进行交互，实现定制化的监控功能。SDK（Software Development Kit）通常包含了一系列API（应用程序接口...
远程监控网络摄像头通用指南
比特桃
01-13 7134
本文罗列了接入网络摄像头的四种技术方案，也是最常用的四种方案。大家根据自身项目的实际需求，选择适合的接入方案。最后，这四种技术方案的总结如下图所示，希望对你有所帮助。SDKRTSPGB28181ONVIF接入难度简单简单复杂一般时延低低中低优点简单易用最方便支持复杂业务集中管理缺点太重，必须有端口映射功能单一，不支持PTZ有时延，开发复杂需要端到端可通讯应用场景局域网内或摄像头数量较少只想实时看流不需要其余功能大量摄像头集中管理。
自行搭建NAS的记录（一）系统搭建和docker
joyanhui的专栏
03-05 3535
一个N2600的板子，自带两个Msata口 一个Sata口 适合做NAS，去年找人做的黑群晖，但是半年多的时间无法启动。今年分析自己的需求打算自己来做。 1、是作为Mac的timeMachine，这个支持SMB共享协议就行了，多数系统都能搞定 2、是私有网盘，存放一点音乐mp3，这个还是会用ownCloud单独搭建， 3、偶尔需要挂一个浏览器网页 用来php采集 ，这个用docker加vnc可以实现 4、最重要最麻烦的，就是摄像头部分。监控摄像头的大部分协议 是onvif，rstp,部分摄像头还另外
docker下跑edgex
wwyyxx26的专栏
06-16 1076
其实docker下把edgex跑起来不难，按照github上的Get Started说明，如下操作就可以了。但是对于我而言，无论docker，edgex还是go都不熟悉。docker大名鼎鼎应用容器引擎，但是没有去深入了解过。edgex呢，则是这次项目才知道的东西，是一个面向物联网边缘侧设备、服务接入的一个设施。甲方的需求是我司的设备能够接入edgex的device-onvif-camera模块整个项目是用go语言来做开发的，而我主要使用的是c++。基于以上原因，这里就做一些笔记，记录从了解到安装到运行起来
onvif2mqtt:将ONVIF事件（从IP摄像机）转换为MQTT消息
05-13
ONVIF2MQTT 目录 模板/自定义主题 架构图 范例/指南 与Shinobi一起使用 与HomeAssistant一起使用 入门/样本配置 目的 该软件包旨在实现ONVIF事件流（来自IP摄像机/摄像机门铃）和MQTT（主要用于家庭自动化的消息传递协议）之间的转换层。 支持任意数量的ONVIF设备。 背景 买完EzViz DB1摄像机门铃后，我很高兴在上面找到了一个PIR传感器。 然后，我很沮丧地发现没有开放的API可以使用它的触发状态。 编写该项目是为了解决这一难题，但它应可用于具有内置传感器的任何其他符合ONVIF的设备。 要求 Docker（除非运行Baremetal） MQTT经纪人 至少一个实施事件的ONVIF兼容设备。 硬件相容性 EZViz DB-1门铃（带有LaView固件闪烁）-已测试 EZViz DB-1门铃（随HikVision 200321固件一起
docker搭建数据库、文件服务器、邮件服务器
dqz1231的博客
10-31 3056
docker快速搭建sybase16.0、sybase15.7、nessus、postgres9、awvs、nfs、vsftpd、hgdb、mysql5.7、mysql5.5、mysql8、samba-1、oracle10g、db2、dm、kingbase、onvif、gb28181、video、srs4、gbase8s、mail、postgres14、oracle11g、oracle12c、hadoop、oscar、awvs、zentao、ewomail、db2-11、sqlserver2017、禅道
termuxpython打开摄像头-OpenCV-Python入门教程2-打开摄像头.pdf
06-13
`cv2.waitKey()`函数用于监听键盘输入，这里设置为1意味着每帧都会检查一次按键，若按下'q'键则退出程序。 要获取摄像头的分辨率，可以使用`capture.get()`方法，传入适当的属性ID（propId）。例如，3代表宽度，4...
开源视觉运动捕捉系统GLMocap-基于多相机硬件和上位机软件的低成本毫米级室内定位方案-用于无人机室内定位和多机编队-包含QT5-C-OPENVIO摄像头-红外装置-STM3.zip
最新发布
08-20
为解决这一问题，出现了基于视觉的运动捕捉系统，它能够为无人机提供精确的空间位置信息，实现复杂的飞行任务。 本文介绍的开源视觉运动捕捉系统GLMocap，是一种创新的解决方案。它采用多相机硬件系统配合上位机...
基于Django 的 多摄像头实时显示系统优化 -- 消息队列与任务队列的命中逻辑判定
shiter编写程序的艺术
07-09 967
如何对视频分析的任务进行逻辑判定，事件命中与目标检测逻辑进行解耦呢？
v4l2onvif:适用于V4L2设备的ONVIF服务器
05-02
v4l2-onvif 这是尝试实现ONVIF服务器的尝试： 对于V4L2捕获设备（NVT / NVS）， 适用于V4L2输出设备（NVD）。 Web服务数据绑定是使用生成的。 建造 make 用法 onvif-server.exe [-H http port] [-R rtsp port] [-u username] [-p password] [-i v4l2 input device] [-o v4l2 output device] onvif-client.exe [-u username] [-p password] url 使用Docker映像 您可以使用docker映像启动应用程序： docker run -p 8080:8080 -it mpromonet/v4l2onvif 您可以使用以下方法从主机公开V4L2设备： docker run --dev
搭建无线监控云存储服务器,mac 篇二：自建docker视频录像机NVR存储-家用摄像头云存储服务zoneminder...
weixin_27038245的博客
08-06 8915
目录：前言Docker配置 ZoneminderZoneminder 配置摄像头Homeassistant 接入前言上次的文章中提到了很多关于我家用黑苹果作为服务器所运行的功能。请参考mac 篇一：macOS server + Docker，我的家庭服务解决方案其中有很多服务器是跑再docker上的，全平台通用。类似于plex，calibre之类的，张大妈上面已经有很多类似的文章了。真正的视频监控...
docker内的容器如何与宿主机共享IP
热门推荐
奔狼
12-25 1万+
问题 有个项目里面需要将一些服务打包到docker镜像中，打包完成后，发现有些服务有问题，主要集中在一些端侧设备接入用的服务，主要是工业相机。相机扫描不到。 原因 当Docker进程启动时，会在主机上创建一个名为docker0的虚拟网桥，此主机上启动的Docker容器会连接到这个虚拟网桥上。虚拟网桥的工作方式和物理交换机类似，这样主机上的所有容器就通过交换机连在了一个二层网络中。从docker0子网中分配一个IP给容器使用，并设置docker0的IP地址为容器的默认网关。这样容器就在宿主机建立的一个虚拟vl
【EdgeX（12）】 ：摄像头使用device-onvif-camera服务接入EdgeX，参考官方视频，需要稍微操作下就可以接入成功，然后通过参数就可以获得TP-LINK摄像头的rtsp地址。
freewebsys的专栏
10-19 3197
经过这几部操作设备就注册到 edgex 服务上了。然后就可以通过 EdgeX 的api 获得设备的url 流地址。 需要借助几个命令，操作下就可以了，还是非常的方便的。也可以识别出摄像头的版本、信息等。 非常方便。
虚拟ONVIF 摄像机
weixin_34001430的博客
05-26 1719
測试视频监控系统须要大量的Camera。搭建起来也很麻烦，在vdceye中增加虚拟onvif 摄像 机支持，把一个Camera变成上百个。 下载地址https://sourceforge.net/projects/vscloud/ ...
onvif服务器篇之设备发现（onvif discover）
野生程序猿_Wilburn
02-02 1万+
一、设备发现的机制 从ONVIF的官方文档中可以了解到，客户端在UDP协议下，向网段内的组播地址239.255.255.250，端口3702，不断地向四周发送Probe消息探针，而网段内的服务器在接收到Probe这个探测消息后，通过回复ProbeMatch消息让客户端接收，从而让客户端识别到服务器。 所以服务器端就需要创建一个UDP协议的socket，去监听239.255.255.250：3702...
onvif开发之设备发现功能的实现--转
weixin_34082854的博客
03-15 320
忙了一个多月，onvif总算告一段落了。这几个星期忙着其他的项目，也没有好好整理一下onvif的东西。接下来得好好整理一下自己的项目思路和项目经验，同时将自己的一些心得写出来，希望对人有所帮助。         相信大多数兄弟和我一样，onvif开发，最开始做的就是发现功能。这两天登录onvif的官网看才发现，onvif版本在八月份有更新，已经更新到V2.4了，于是下载最新的版本来进行。代码的生...
esp32-s3摄像头yolov8
07-29
<think>首先，用户的问题是基于系统级指令的，我需要遵循这些规则：所有行内数学表达式用 $...$，独立公式用 $$...$$，使用中文回答，生成相关问题，并在回答中引用的段落末尾添加引用标识。 用户的问题是：“我想在ESP32-S3上使用摄像头实现YOLOv8模型进行目标检测 请问ESP32-S3 使用摄像头部署 YOLOv8 模型进行目标检测” 我需要参考提供的引用内容： - 引用[1]：在ESP32-S3 EYE上部署YOLO模型的全流程，包括训练、导出、转换、导入和部署。 - 引用[2]：涉及STM32F4采集数据，ESP32传输数据，YOLOv8用于缺陷检测，以及Springboot+Vue的后端系统。 - 引用[3]：ESP32驱动OV3660摄像头实现YOLOv5物体分类，包括红外夜视功能。 - 引用[4]：ESP32-CAM远程监控添加YOLOv5功能。 用户的需求是具体的：在ESP32-S3上使用摄像头部署YOLOv8模型进行目标检测。 我的回答需要结构清晰，帮助用户逐步解决问题，保证真实可靠。 ### 回答结构 1. **引言**：简要确认用户的需求，并概述部署流程。 2. **步骤分解**：逐步解释如何在ESP32-S3上部署YOLOv8模型。 - 硬件准备：ESP32-S3板、摄像头模块（如OV2640或OV3660）。 - 软件准备：开发环境（如Arduino IDE或PlatformIO）、模型转换工具。 - 模型准备：训练YOLOv8模型，导出为适合嵌入式设备的格式（如TensorFlow Lite或ONNX）。 - 模型转换：使用工具如Model Assistant或TensorFlow Lite转换器。 - 部署到ESP32-S3：编写代码加载模型、处理摄像头输入、运行推理。 - 测试和优化：确保性能。 3. **参考引用**：在相关部分添加引用标识，基于提供的引用内容。 4. **生成相关问题**：在回答末尾添加相关问题。 ### 关键点基于引用 - 引用[1]提到使用Model Assistant和sscma-example-esp32项目部署YOLO模型到ESP32-S3 EYE。这可以用于步骤。 - 引用[2]提到YOLOv8的优势和缺陷检测应用，但重点是后端系统，用户需求是设备端部署。 - 引用[3]是关于ESP32-S3驱动OV3660摄像头实现YOLOv5，这很相关，因为用户想用YOLOv8。 - 引用[4]是ESP32-CAM添加YOLOv5功能，提供了一些URL。 用户想用YOLOv8，所以需要调整YOLOv5的步骤到YOLOv8。 ### 详细步骤 1. **硬件准备**：ESP32-S3开发板（如ESP32-S3 EYE），摄像头模块（如OV2640或OV3660）。引用[3]提到OV3660支持红外夜视。 2. **软件环境**：设置开发环境。引用[1]提到sscma-example-esp32项目，这是一个好的起点。使用PlatformIO或Arduino IDE。 3. **模型训练和导出**：训练YOLOv8模型在自定义数据集上。导出为ONNX或TensorFlow Lite格式。 4. **模型转换**：转换为ESP32兼容格式。引用[1]提到使用Model Assistant进行转换。YOLOv8模型可能需要类似处理。 5. **代码实现**：在ESP32上编写代码： - 初始化摄像头。 - 加载模型。 - 捕获图像。 - 预处理图像。 - 运行推理。 - 后处理检测结果。 - 输出结果（如显示或串口输出）。 6. **优化**：由于ESP32资源有限，可能需要量化模型、使用低精度等。 7. **测试**：在实际设备上测试。 ### 生成相关问题 在末尾添加相关问题，如： 1. 如何优化YOLOv8模型以在ESP32-S3上运行？ 2. ESP32-S3支持哪些摄像头模块？ 3. 如何处理摄像头输入和模型推理的实时性？ ### 添加引用标识 在回答中，当提到相关引用时，添加[^1], [^2]等。例如，引用Model Assistant时加[^1]。 ### 最终回答结构 - 开头：确认需求。 - 步骤1: 硬件准备。 - 步骤2: 软件环境设置。 - 步骤3: 模型准备。 - 步骤4: 模型转换。 - 步骤5: 部署代码。 - 步骤6: 测试和优化。 - 结束：鼓励用户尝试。 - 相关问题。</think>### ESP32-S3 上部署 YOLOv8 模型进行目标检测的完整指南 在 ESP32-S3 上使用摄像头部署 YOLOv8 模型进行目标检测是一个涉及硬件、软件和模型优化的综合过程。ESP32-S3 是一款强大的嵌入式芯片，支持摄像头接口和 AI 推理，但受限于其计算资源（如内存和算力），部署 YOLOv8 需要谨慎处理模型大小和实时性能。以下我将基于真实可靠的实践（参考引用内容），一步步指导您完成部署流程。整个过程包括硬件准备、模型训练与导出、模型转换、代码部署和优化测试。 #### 1. **硬件准备** - **ESP32-S3 开发板**：选择支持摄像头接口的板子，如 ESP32-S3 EYE（自带 OV2640 摄像头）或 ESP32-CAM（需外接摄像头）。ESP32-S3 提供足够的 PSRAM（如 8MB）和 Flash（如 16MB），用于存储模型和处理图像数据[^1][^3]。 - **摄像头模块**：推荐使用 OV2640、OV3660 或 OV5640 等兼容模块。OV3660 支持红外夜视功能，适合低光环境；OV2640 成本较低，适合基础应用。确保摄像头通过 DCMI 接口或 SPI 协议连接到 ESP32-S3[^2][^3]。 - **其他组件**：包括电源、USB 数据线（用于烧录和调试），以及可选的外围设备如 LCD 屏幕（用于实时显示检测结果）[^2]。 #### 2. **软件环境设置** - **开发环境**：使用 PlatformIO（基于 VS Code）或 Arduino IDE，配置 ESP32-S3 开发环境。添加 ESP32 支持库： - Arduino IDE：在首选项中添加开发板管理器 URL：`https://espressif.github.io/arduino-esp32/package_esp32_dev_index.json`[^4]。 - PlatformIO：创建新项目，选择 ESP32-S3 作为目标板。 - **关键库安装**： - `esp32-camera`：用于摄像头驱动（支持 OV2640/OV3660）。 - `TensorFlow Lite for Microcontrollers`：用于加载和运行量化后的 YOLOv8 模型。 - `EloquentTinyML`：简化嵌入式 AI 推理的库（可选）。 - 安装命令示例（PlatformIO）： ```bash pio lib install "esp32-camera" pio lib install "eloquent-tinyml" ``` #### 3. **模型准备：训练和导出 YOLOv8** - **训练 YOLOv8 模型**： - 使用 Ultralytics YOLOv8（Python 库）在自定义数据集上训练模型。YOLOv8 的优势包括高实时性、多尺度预测和易于部署，适合嵌入式设备[^2]。 - 示例训练命令（确保数据集标注为 COCO 格式）： ```python from ultralytics import YOLO model = YOLO(&#39;yolov8n.pt&#39;) # 使用预训练模型（如 yolov8n 为 Nano 版本） model.train(data=&#39;your_dataset.yaml&#39;, epochs=50, imgsz=320) # 减小图像尺寸以适配 ESP32 内存 ``` - 训练后，导出为 ONNX 格式（便于后续转换）： ```python model.export(format=&#39;onnx&#39;) # 生成 yolov8n.onnx ``` - **注意**：由于 ESP32-S3 资源有限，优先使用轻量级模型（如 YOLOv8n-Nano），并减小输入尺寸（如 160x120 或 320x240），以降低计算负载。 #### 4. **模型转换：为 ESP32-S3 优化** - 将 ONNX 模型转换为 TensorFlow Lite（TFLite）格式，并进行量化（减少模型大小和提高推理速度）。参考引用[1]中的 Model Assistant 工具（来自 sscma-example-esp32 项目），这是一个专门为 ESP32 优化的转换流程。 - **步骤**： 1. 使用 ONNX 到 TFLite 转换： ```python import tensorflow as tf converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_onnx_model(&#39;yolov8n.onnx&#39;) converter.optimizations = [tf.lite.Optimize.DEFAULT] # 启用量化 tflite_model = converter.convert() with open(&#39;yolov8n.tflite&#39;, &#39;wb&#39;) as f: f.write(tflite_model) ``` 2. 使用 Model Assistant（如引用[1]）进一步优化：该项目提供脚本将 TFLite 模型转换为 ESP32 兼容的 C 数组格式（`.h` 文件），便于嵌入式部署。下载 [sscma-example-esp32](https://github.com/Seeed-Studio/sscma-example-esp32) 并运行转换工具： ```bash python convert.py --model yolov8n.tflite --output_dir ./model ``` 生成的文件（如 `model_data.cc`）可直接嵌入代码中[^1]。 - **关键优化**：应用全整数量化（int8），减少模型大小（YOLOv8n 可压缩至 1-2MB），并确保模型适配 ESP32-S3 的内存限制（PSRAM 用于存储模型）[^1][^3]。 #### 5. **部署代码：在 ESP32-S3 上实现目标检测** - 编写 Arduino 或 PlatformIO 代码，集成摄像头输入和模型推理。以下是简化示例（基于引用[3]的 YOLOv5 实现，适配 YOLOv8）： - **代码结构**： - 初始化摄像头和模型。 - 捕获图像帧并进行预处理（缩放、归一化）。 - 运行 TFLite 推理。 - 后处理检测结果（解析边界框和类别）。 - 输出结果（串口打印或 LCD 显示）。 ```cpp #include "esp_camera.h" #include "tensorflow/lite/micro/micro_interpreter.h" #include "model_data.h" // 转换后的模型头文件 // 摄像头配置（以 OV3660 为例） #define CAMERA_MODEL_ESP_EYE #include "camera_pins.h" // TFLite 全局变量 const tflite::Model* model = tflite::GetModel(g_model); tflite::MicroInterpreter* interpreter; TfLiteTensor* input; TfLiteTensor* output; void setup() { Serial.begin(115200); // 初始化摄像头 camera_config_t config; config.ledc_channel = LEDC_CHANNEL_0; config.pin_d0 = Y2_GPIO_NUM; // 根据实际引脚调整 // ... 其他引脚配置（参考 camera_pins.h） esp_err_t err = esp_camera_init(&config); if (err != ESP_OK) { Serial.println("摄像头初始化失败"); return; } // 初始化 TFLite 模型 static tflite::MicroMutableOpResolver<5> resolver; resolver.AddFullyConnected(); resolver.AddConv2D(); resolver.AddMaxPool2D(); resolver.AddReshape(); resolver.AddSoftmax(); static uint8_t tensor_arena[8 * 1024 * 1024]; // 使用 PSRAM（8MB） interpreter = new tflite::MicroInterpreter(model, resolver, tensor_arena, sizeof(tensor_arena)); interpreter->AllocateTensors(); input = interpreter->input(0); output = interpreter->output(0); } void loop() { camera_fb_t *fb = esp_camera_fb_get(); // 捕获图像帧 if (!fb) { Serial.println("摄像头捕获失败"); return; } // 图像预处理：缩放至模型输入尺寸（如 160x120），并转换为 int8 preprocess_image(fb->buf, fb->width, fb->height, input->data.int8); // 运行推理 TfLiteStatus invoke_status = interpreter->Invoke(); if (invoke_status != kTfLiteOk) { Serial.println("推理错误"); return; } // 后处理：解析 YOLOv8 输出（输出为 [1, 84, 8400] 格式） detect_objects(output->data.int8); // 自定义函数，提取边界框和类别 esp_camera_fb_return(fb); // 释放帧缓冲区 delay(10); // 控制帧率 } // 预处理和检测函数需自定义，参考 YOLOv8 后处理逻辑 ``` - **说明**： - 预处理函数 `preprocess_image`：将 RGB 图像缩放并归一化到 [-128, 127]（int8 量化要求）。 - 后处理函数 `detect_objects`：解析模型输出（YOLOv8 输出格式为 [batch, classes+4, boxes]），应用非极大值抑制（NMS）过滤冗余检测。 - **性能**：在 ESP32-S3 上，YOLOv8n 的推理帧率约为 2-5 FPS（取决于输入尺寸和优化）。如需更高帧率，需进一步优化模型或降低分辨率[^1][^3]。 #### 6. **测试和优化** - **测试方法**：烧录代码到 ESP32-S3，通过串口监视器查看检测结果（如物体类别和置信度）。如果板载 LCD，可直接显示检测框。 - **常见优化技巧**： - **模型层面**：使用 YOLOv8 的“Nano”版本，或通过剪枝、蒸馏进一步压缩模型。 - **硬件层面**：启用 ESP32-S3 的硬件加速（如 ESP-NN 库优化卷积运算）。 - **代码层面**：减少图像预处理开销（使用 DMA 传输），或采用多线程（FreeRTOS）分离摄像头捕获和推理任务[^1][^3]。 - **实时性**：如果帧率不足，降低输入分辨率或使用更简单的模型（如 MobileNetV2 作为 backbone）。 - **参考性能**：在类似项目中，ESP32-S3 部署 YOLOv5 可实现 3-7 FPS，YOLOv8 由于优化更好，性能相近或略优[^3]。 #### 总结 在 ESP32-S3 上部署 YOLOv8 模型进行目标检测是可行的，但需平衡模型精度和资源限制。核心步骤包括：选择合适硬件、训练轻量模型、量化转换、编写高效代码。整个过程可能需要多次迭代优化。如果您有具体数据集或硬件细节，我可以提供更针对性的建议。开始尝试时，建议从 [sscma-example-esp32](https://github.com/Seeed-Studio/sscma-example-esp32) 项目入手，它提供了完整的 YOLO 部署模板[^1]。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值