OpenCV+海康威视摄像头的实时读取 本文由 @lonelyrains出品.转载请注明出处. 文章链接: http://blog.csdn.net/lonelyrains/article/details/50350052 之前没想过会有这么多朋友遇到问题,所以建了一个qq群536898072,专门供大家以后一起交流讨论图像和机器学习的project实践问题. 环境 硬件: PC:i7-4970 16GB内存 摄像头型号:DS-2CD3310D-I(2.8mm) 软件: windows-x64.

在上一篇方案<EasyRTMP结合海康HCNetSDK获取海康摄像机H.264实时流并转化成为RTMP直播推流(附源码)>我们介绍了将海康安防摄像机进行互联网直播的整体方案流程,其中有一个流程"数据处理与分析"我们当时没有展开详述,今天我们将海康HCNetSDK实时预览回调接口数据处理的过程,尤其是在RealDataCallback中对AVData的处理过程: case NET_DVR_STREAMDATA: { BOOL inData=PlayM4_InputData(n

之前尝试过很多网上利用Windows编译FFmpeg的文章,都没有办法编译X64位的FFmpeg,有些教程中有专门提到编译64位的FFmpeg需要下载mingw-w64-install,但是编译的过程中总是遇到各种错误.尝试了很久依然没有成功. 然后在网上看见另外一篇教程:VS2015编译FFMPEG.方法很简答,并且成功编译了X64位的FFmpeg.特此记录:转自:http://blog.csdn.net/gongxp123456/article/details/52879976 系统环境:W

0. 前言 这段时间在搭建一个IPCamera项目服务器.视频点对点通话,客户端会查看设备端的音视频实时流.为了省流量,是通过P2P进行穿透.但是由于NAT设备的原因和IPV4的枯竭.有些设备是无法进行点对点传输实时流.所以需要进行服务器转发.这里为了快速实现原型,同时参考现在主流的流媒体协议.发现很多使用的是RTMP协议. 下图是总体设计图,为了整合多平台,会自建RTMP流媒体服务器和使用云厂商SaaS的RTMP流媒体服务.但是由于有时候会传输一些非流媒体数据,需要传输一些二进制文件,所以会需

随着不同网络质量下接入终端设备种类的增多,服务端转码已经成为视频点播和直播产品中必备的能力之一.直播产品讲究时效性,希望在一定的时间内让所有终端看到不同尺寸甚至是不同质量的视频,因此对转码的实时性要求也较高.上次卜赫分享了我们实时流网络 LiveNet 的架构,它在整个流分发的环节中起着流传输通道和网络骨干的作用.理论上它和传输内容的类型是无关的,可以传输音频和视频数据,也可以传输其它数据包,因此涉及到编码和转码相关的内容比较多.今天我的分享主要集中于七牛直播云实时流处理平台的架构. 通用直播模

我很久之前写了一篇前端vue利用blob对象下载文件,有些人私信我,如果后端返回流失败,给出的json对象该怎么获得?前端获取的流怎么能获取原文件名?其实在那篇文章之后,我就已经针对这两个问题进行了优化,于是就有了这篇. 首先,针对第一个问题,如果能正常获得文件流,前端则以blob对象承接,反之,一般后端会传一个json对象告诉你失败了以及失败原因,这个时候json对象由于请求中responseType: 'blob'的声明之后,也会生成文件,但是文件内容是乱码,这个时候,我们必须要用到File

[注]该系列文章以及使用到安装包/测试数据 可以在<倾情大奉送--Spark入门实战系列>获取 .Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理

Storm分布式实时流计算框架相关技术总结 Storm作为一个开源的分布式实时流计算框架,其内部实现使用了一些常用的技术,这里是对这些技术及其在Storm中作用的概括介绍.以此为基础,后续再深入了解Storm的内部实现细节. 1. Zookeeper集群 Zookeeper是一个针对大型分布式系统的可靠协调服务系统,其采用类似Unix文件系统树形层次结构的数据模型(如:/zoo/a,/zoo/b),节点内可存储少量数据(<1M,当节点存储大数据量时,实际应用中可能出现同步问题). Zookeep

原文:https://coyee.com/article/11095-kafka-in-action-7-steps-to-real-time-streaming-from-rdbms-to-hadoop 对于寻找方法快速吸收数据到Hadoop数据池的企业, Kafka是一个伟大的选择.Kafka是什么? 它是一个分布式,可扩展的可靠消息系统,把采取发布-订阅模型的应用程序/数据流融为一体. 这是Hadoop的技术堆栈中的关键部分,支持实时数据分析或物联网数据货币化. 本文目标读者是技术人员.

铭文一级: 第二章:初识实时流处理 需求:统计主站每个(指定)课程访问的客户端.地域信息分布 地域:ip转换 Spark SQL项目实战 客户端:useragent获取 Hadoop基础课程 ==> 如上两个操作:采用离线(Spark/MapReduce)的方式进行统计 实现步骤: 课程编号.ip信息.useragent 进行相应的统计分析操作:MapReduce/Spark 项目架构 日志收集:Flume 离线分析:MapReduce/Spark 统计结果图形化展示 问题 小时级别 10分钟

Spark入门实战系列--7.Spark Streaming(上)--实时流计算Spark Streaming原理介绍 http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747735.html 1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafk.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP

其实这篇只有一句话,win10原生支持HLS啦 1 2 3 AdaptiveMediaSourceCreationResult amsResult = await AdaptiveMediaSource.CreateFromUriAsync(new Uri(“http://xxxxx.m3u8”, UriKind.Absolute)); AdaptiveMediaSource ams = amsResult.MediaSource; mediaElement.SetMediaStreamSour

1.Spark Streaming简介 1.1 概述 Spark Streaming 是Spark核心API的一个扩展,可以实现高吞吐量的.具备容错机制的实时流数据的处理.支持从多种数据源获取数据,包括Kafka.Flume.Twitter.ZeroMQ.Kinesis 以及TCP sockets,从数据源获取数据之后,可以使用诸如map.reduce.join和window等高级函数进行复杂算法的处理.最后还可以将处理结果存储到文件系统,数据库和实时仪表盘.在“One Stack rule t

不多说,直接上干货! 什么是实时流计算?    1.实时流计算背景 2.实时计算应用场景 3.实时计算处理流程 4.实时计算框架 什么是实时流计算? 所谓实时流计算,就是近几年由于数据得到广泛应用之后,在数据持久性建模不满足现状的情况下,急需数据流的瞬时建模或者计算处理.这种实时计算的应用实例有金融服务.网络监控.电信数据管理. Web 应用.生产制造.传感检测,等等.在这种数据流模型中,单独的数据单元可能是相关的元组(Tuple),如网络测量.呼叫记录.网页访问等产生的数据.但是,这些数据以大

Scuba,Facebook的一个非常快速.分布式的内存数据库,用于实时分析和查询.是Facebook的回归分析代码.错误报告监控.广告收入监控和性能调试的背后主力. Facebook的实时流处理技术 随着云计算大数据的发展,有越来越多的场景需要借助于实时数据处理技术,为此有很多公司开发了自己的实时处理系统,Facebook就是其中的一员,他们构建的实时数据处理生态系统每秒钟能够处理数百GB的数据.本文介绍了Facebook在设计该系统时从易用性.性能.容错.可伸缩性以及正确性等方面考虑所做的重

原文:WPF 海康威视网络摄像头回调方式实现断连提示,降低时延 项目需要使用海康威视网络摄像头接入实时视频数据,使用海康威视官方SDK开发,发现没有断连提示的功能,故开发了一个断连提示的功能 在开发过程中遇到以下问题: 1.延迟2S左右,后咨询海康威视技术支持,需要设置子码流,需要减小缓冲区,故使用PlayM4_SetDisplayBuf接口把缓冲区减小为1,,设置后时延0.3S,基本符合需求. 2.可以使用如下截图设置预览数据,比如码流类型,连接方式等:   3.海康威视DEMO提供的是win

实时流处理系统反压机制(BackPressure)综述 https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80708142 2018-06-15 19:05:37 MasterT-J 阅读数 4808更多 分类专栏: 实时流处理   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. 本文链接:https://blog.csdn.net/qq_21125183/article/details/80

随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理.用户行为分析.场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库. 整个平台大致的框架如下: 操作系统:Centos7 用到的框架: 1. Flume1.8.0 2. Hadoop2.9.0 3.

在一个情形中遇到下面一个情况 简述下该图片,对sdk进行二次开发,通过第三方sdk接口获取码流信息.具体实现方式是通过回调函数CallBack_SDK来不停的回调第三方服务的视频流.起初实现逻辑如下: void CallBack_SDK(long flag, char* stream, int data,void* UsrData) { ... //必要的信息处理 CallBack_mainProgram(); //调用主程序的回调函数,将码流回调给主程序 } 即回调函数中再调用主函数的回调函数

概要: Oracle Stream Analytics(OSA)是企业级大数据流实时分析计算平台.它可以通过使用复杂的关联模式,扩充和机器学习算法来自动处理和分析大规模实时信息.流式传输的大数据可以源自IoT传感器,Web管道,日志文件,销售点设备,ATM机,社交媒体,事务数据库,NoSQL数据库或任何其他数据源. OSA为业务用户提供了动态创建和实施即时洞察解决方案.它允许用户通过实时图表,地图,可视化视图来实时浏览实时数据,并以图形方式构建流传输管道,而无需进行任何手工编码. OSA使用与O

Spark Streaming VS Structured Streaming Spark Streaming是Spark最初的流处理框架,使用了微批的形式来进行流处理. 提供了基于RDDs的Dstream API,每个时间间隔内的数据为一个RDD,源源不断对RDD进行处理来实现流计算 Apache Spark 在 2016 年的时候启动了 Structured Streaming 项目,一个基于 Spark SQL 的全新流计算引擎 Structured Streaming,让用户像编写批处理