unity播放实时视频流

原创 于 2023-02-06 20:03:12 发布 · 1.2k 阅读 · 6 ·
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#实时音视频 #unity #视频编解码 #p2p

安防行业经常需要手机app能够查看实时的rtsp流或rtmp流。

unity自带的VideoPlayer插件只能播放视频文件(videoclip)，无法播放实时视频流。

要想实现低延时播放实时视频流，unity主要的插件有AVPro Video、UMP Pro、VLC for Unity (Windows)等。

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海康、大华等安防摄像头、NVR,如何通过GB28181协议接入liveweb国标流媒体平台?
01-05 4136
基于GB28181协议的视频流媒体平台liveweb可接入海康、大华、华为、科达、宇视等等各家摄像头、NVR、平台，做到统一管理，以及统一视频接入、并实现WEB端无插件直播，同时支持PC浏览器、手机浏览器、微信等直播、回放。目前基本所有的安防设备厂家的摄像头、NVR、视频平台都支持GB28181协议，是各家设备统一接入管理最好的标准。2、打开摄像头或NVR的配置页面，找到平台接入的GB28181平台配置，将第二步中服务端配置中心的信息设置到设备的配置页面，设备就可以自动注册啦。
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语音聊天直播App开发，语音聊天社交类软件开发
09-13 611
语音社交应用开发全解析：采用多端适配技术，Android端基于Java+Android Studio，iOS端使用Objective-C+Xcode，服务端采用PHP+ThinkPHP框架。系统包含平台钱包、角色权限、音视频通话等核心功能，支持1-8麦位语音房，提供主播、陪玩等角色认证。通过钻石、布谷币、收益三级币种体系构建完整消费生态，满足用户社交娱乐需求，为开发者提供一站式语音社交解决方案。
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语音视频聊天APP开发：让IM即时通讯系统更流畅、更安全、更智能
09-12 746
本文全面介绍了IM即时通讯APP的开发流程，涵盖需求分析、技术选型、系统架构设计等关键环节。从用户功能需求、性能指标到前端后端技术选型，详细解析了如何构建高效稳定的通讯系统。重点阐述了系统架构设计的四大核心：前端交互、后端处理、实时通信和安全防护。同时提供了开发实现、性能优化、运维管理和市场推广的完整方案，并强调持续迭代优化的重要性。通过科学规划和多维度考量，可打造出功能丰富、性能稳定的IM应用，满足用户多样化通讯需求并在市场竞争中脱颖而出。
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语音社交直播聊天APP开发：满足用户社交需求
09-05 390
语音聊天APP开发与市场分析：文章指出语音聊天已成为现代社交的重要组成部分，市场需求推动着功能全面的语音聊天APP发展。这类APP具有频道建立、社交互动、语音调节等功能，依托智能移动终端实现便捷操作。其优势在于优化用户体验、提高用户粘性，通过智能化设备支持满足线上社交需求。文章简要介绍了语音聊天APP的开发流程和市场特点。
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ai识别视频监控算法模型有哪些
03-07 1734
这些算法模型在安防监控、交通管理、零售营销等多个领域都有广泛的应用，提高了监控系统的智能化水平和风险识别能力。
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AI视频监控风险识别工具准确率，误报率
03-07 1251
综上所述，AI视频监控风险识别工具的准确率和误报率是其性能的关键指标。在选择工具时，应关注其准确率和误报率的具体数值，并结合实际应用场景和需求进行评估。同时，随着技术的不断进步和优化，这些指标也有望进一步提升。准确率是衡量AI视频监控风险识别工具性能的重要指标之一。它表示工具正确识别风险事件的比例。高准确率的工具能够更可靠地识别出真正的风险事件，减少漏报情况。误报率是指工具错误地将非风险事件识别为风险事件的比例。低误报率的工具能够减少不必要的警报和干扰，提高监控系统的整体效率。
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如何选择AI视频监控风险识别工具
03-07 782
综上所述，选择AI视频监控风险识别工具时，需要综合考虑监控需求、软件功能、易用性与安全性以及服务商支持等多个方面。通过全面评估这些因素，可以找到最适合自己需求的工具，提高监控效率和风险管理水平‌。
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自定义AI模型在安防领域的应用案例
03-06 1208
这些应用案例展示了自定义AI模型在安防领域的广泛应用和巨大潜力，不仅提高了安全管理水平，还为城市的可持续发展提供了有力支持。
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未来AI安防技术的发展趋势预测
03-06 940
综上所述，未来AI安防技术的发展趋势将呈现智能化深度融合、大数据与云计算赋能、5G与物联网助力、绿色安防与可持续发展、细分市场与多场景应用以及技术创新与产业升级等特点。这些趋势将共同推动安防行业的快速发展和智能化升级。
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AI安防市场规模及发展前景分析
03-06 1035
综上所述，AI安防市场规模庞大且发展前景广阔。在技术驱动、多技术融合、政策推动以及市场需求的共同作用下，AI安防市场将迎来更加蓬勃的发展机遇。
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AI算法如何优化以提高准确率？
03-06 1004
综上所述，AI安防算法的优化方法涉及云处理、边缘计算、系统升级、数据分析以及开发工具等多个方面。这些方法共同作用于安防系统，提高了其智能化水平和整体性能。
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AI视频识别在安防中的应用
03-06 754
综上所述，AI视频识别技术在安防中的应用不仅提高了监控效率，还增强了安防系统的智能化和自动化程度，为现代社会的安全管理提供了高效、智能的解决方案。
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有哪些工具可以辅助算法训练？
03-05 855
这些工具各有特色，开发者可以根据自己的需求和偏好选择最适合自己的AI编程助手或训练工具。
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有哪些开源的AI框架？
03-05 1376
‌：一个用Python编写的开源神经网络库，可以运行在TensorFlow或Theano之上，以其用户友好的API和高层次的抽象能力而著名，适合快速实验和模型构建。‌：由谷歌开发的开源深度学习框架，具有广泛的社区支持和灵活的架构，支持多种编程语言如Python、C和Java，适用于多种硬件平台。‌：由Facebook开源的深度学习框架，以其简洁的API和动态计算图著称，在学术界和工业界都有很高的认可度。‌：微软开源的深度学习框架，具有高效的性能和灵活的模型构建能力，支持多种编程语言。
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AI算法训练模型选择初始化
03-05 682
‌‌AI算法训练中的模型选择和权重初始化是两个相互关联且至关重要的环节。正确的模型选择和合理的权重初始化策略可以显著提升算法的性能和训练效率。
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AI算法的工作原理
03-05 1092
‌‌AI算法的工作原理是一个复杂而精细的过程，涉及数据收集、特征提取、算法与模型构建及训练、预测与决策以及持续优化与迭代等多个环节。这些环节相互协作，共同构成了AI算法的核心工作原理。
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AI识别的算法定义和分类
03-05 1042
AI算法是人工智能领域的核心技术，它基于数学和统计学原理，通过分析和处理数据，使机器能够执行类似人类的智能任务。这些算法在训练过程中不断优化，以提高其性能和准确性。
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目标检测算法在安防监控中的应用
03-04 1019
目标检测算法旨在从图像或视频中识别和定位感兴趣的对象，是一种计算机视觉技术。它在安防监控、自动驾驶和医疗影像等领域有着广泛的应用。目标检测算法通常分为两类：两阶段算法和单阶段算法。两阶段算法通过生成候选区域并对其进行分类来检测对象，而单阶段算法直接从输入中预测对象边界框和类别‌。
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AI智能识别在安防监控项目中都用到哪些算法？
03-04 1154
这些算法的应用使得AI安防监控系统能够实现智能化升级，提高监控效率，降低人力成本，为现代社会的安全管理提供了高效、智能的解决方案。
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深度学习算法在视频监控中的应用主要体现
03-04 890
综上所述，深度学习算法在视频监控中的应用不仅提高了监控系统的智能化水平，还推动了安防行业的快速发展。
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