watsor

实时视频流物体检测的开源项目

物体检测视频流实时监控 MQTT HomeAssistant Github 开源项目

Watsor是一个开源的视频监控项目,利用深度学习实现实时物体检测。它支持多种硬件加速器,通过MQTT协议报告检测结果,并可通过HTTP广播带检测结果的视频流。适用于CCTV等需要视频流物体检测的场景。主要功能包括智能检测、检测区域限制、硬件加速、MQTT集成和多格式视频编码。

文档

frigate - 本地化AI对象检测与IP摄像头无缝集成解决方案

FrigateGithubIP摄像头NVRTensorFlow实时物体检测开源项目

Frigate是一款为Home Assistant设计的本地NVR，利用OpenCV和TensorFlow实现实时对象检测。支持Google Coral加速器，大幅提升性能。通过自定义组件紧密集成Home Assistant，优化资源使用和性能。采用低开销运动检测与独立进程的对象检测，支持MQTT通讯，基于对象检测的视频记录，24/7录像及RTSP重传，提供低延迟实时视图。

viseron - 本地自托管NVR和AI计算机视觉软件

DockerGithubViseron对象检测开源项目运动检测面部识别

Viseron是一款本地自托管的NVR和AI计算机视觉软件，提供物体检测、运动检测和人脸识别等功能，适用于家庭、办公室等场所的监控。用户只需运行Docker容器并通过内置Web界面编辑配置文件即可轻松上手。项目支持多种组件，并欢迎社区贡献。

yolov8-streamlit-detection-tracking - YOLOv8和Streamlit打造的实时目标检测追踪应用

GithubStreamlitYOLOv8实时目标检测对象追踪开源项目计算机视觉

该项目基于YOLOv8和Streamlit开发，提供实时目标检测和追踪功能的Web应用。支持RTSP、UDP、YouTube等多种视频源，以及静态视频和图像处理。用户可通过直观界面调整模型参数，查看可视化结果并下载。项目展示了计算机视觉与Web应用的集成，适合学习和演示目的。

DVR-Scan - 开源视频运动事件检测工具

DVR-ScanGithub动作检测命令行工具开源软件开源项目视频分析

DVR-Scan是一款开源的视频分析工具，专门用于检测视频文件中的运动事件。它可识别视频中的运动区域，并将每个事件保存为独立视频片段。该工具支持多平台，包括Windows、Linux和Mac。DVR-Scan提供区域编辑器功能，允许用户选择特定扫描区域，还可绘制运动边界框。它通过pip简单安装，为安全摄像头录像分析提供了高效解决方案。

Watcher - 自动化网络安全威胁检测与监控平台

GithubWatcher威胁检测开源项目数据泄露监控平台网络安全

Watcher是一个基于Django和React JS的自动化网络安全平台，用于检测和监控潜在的网络安全威胁。该平台能够识别新兴网络安全趋势、监控信息泄露、追踪恶意域名变化并发现可疑域名。Watcher集成了多种威胁情报功能，可与TheHive和MISP等工具对接，并提供数据可视化和分析界面。这个开源项目适用于Web服务器环境，支持Docker快速部署。

multi-object-tracker - 利用Python实现多对象跟踪，兼容多种检测器

CentroidTrackerGithubOpenCVTF-MobileNetSSDYOLOv3multi-object tracker开源项目

该项目提供多种基于Python的多对象跟踪算法，包括CentroidTracker、IOUTracker、CentroidKF_Tracker和SORT，支持TF_SSDMobileNetV2、Caffe_SSDMobileNet和YOLOv3等OpenCV对象检测器。安装简便，使用友好，支持GPU加速，适用于视频数据解析和对象追踪。参考项目示例可快速上手，实现精准多对象跟踪。

docker-wyze-bridge - Wyze摄像头本地流媒体网桥支持多种协议

DockerGithubRTSPWebRTCWyze开源项目摄像头

该Docker容器为Wyze摄像头提供本地流媒体服务,支持WebRTC、RTSP、RTMP和HLS协议。适用于大多数Wyze摄像头,包括室外、门铃和2K型号,无需修改固件。项目整合了多种开源技术,实现直接从摄像头传输视频流,不占用额外带宽。新版本改进了Web界面认证,添加了自定义流认证和MediaMTX录制功能。

VideoPipe - 跨平台的视频分析和结构化解决方案

GithubVideoPipe开源项目深度学习行为分析视频分析视频结构化

VideoPipe 是一个用 C++ 编写的开源视频分析和结构化框架，依赖少且易于上手。适用于视频结构化、图片搜索、人脸识别、交通和安防领域的行为分析。支持多种视频流协议和解码方式，集成深度学习和传统图像算法，具备目标检测、图像分类、特征提取等功能。插件化设计允许根据需求灵活组合，适用于多种平台，性能优良，广泛适用于各类应用场景。

DeepCamera - 提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能，用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR

DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR，提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发，便于用户快速部署AI应用，有效提高监控系统的性能和效率。

deep_sort_pytorch - 使用PyTorch实现的Deep Sort多目标追踪算法

Deep SortGithubMask RCNNPyTorchYOLOv3YOLOv5开源项目

本项目实现了基于PyTorch的Deep Sort多目标追踪算法，结合CNN模型进行特征提取，并采用YOLOv3和YOLOv5等先进检测器代替原始的FasterRCNN。项目还支持多GPU训练和多类别目标追踪，并引入了Mask RCNN实例分割模型。用户可以使用Python和PyTorch轻松启动和自定义项目，适用于行人再识别等任务。详细的更新日志和使用指南使其对机器学习及计算机视觉爱好者和研究人员尤为有用。

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