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

webcamGPT - 实时视频流分析工具，基于OpenAI视觉API

API密钥GithubOpenAI vision APIwebcamGPT图像识别开源项目视频流聊天

webcamGPT是一个基于OpenAI视觉API的开源工具集，用于实时分析图像、视频文件和网络摄像头流。该项目提供简便的安装方法和API密钥配置指南，便于开发者快速集成。尽管仍处于开发阶段，webcamGPT已展示出在视频流智能分析方面的潜力，为计算机视觉应用开辟了新的可能性。

darkflow - 实时物体检测与分类工具，支持多种YOLO模型

GithubYOLOdarkflowobject detectiontensorflow开源项目训练模型

Darkflow是一个用于实时物体检测和分类的开源项目，兼容Python3、Tensorflow、Numpy和OpenCV。用户可以通过pip安装、构建Cython扩展或使用自定义标签进行训练和推理。项目还提供Android演示和支持保存加载protobuf文件，适合跨平台应用。

trainbot - 火车轨道监控与图像处理解决方案

GithubOnlytrainsRaspberry Pi Camera v3前端图像拼接开源项目计算机视觉

Trainbot是一个开源项目，使用video4linux USB摄像头或Raspberry Pi摄像头模块监控铁路线，检测火车通过并缝合其图像。项目采用简单高效的计算机视觉方法，无需复杂依赖，在CPU上完成全部处理，支持X86_64和Raspberry Pi 4 B等硬件。用户可以通过不同方式获取或编译二进制文件，前端由VueJS和Typescript构建，能够独立展示数据。项目提供简便可行的部署方案和详细文档。

HumanFallDetection - 多摄像头人工智能实时跌倒检测系统

GithubLSTM分类OpenPifPaf人体姿态估计多摄像头跟踪开源项目跌倒检测

HumanFallDetection项目是一个基于多摄像头和人工智能的跌倒检测系统。它整合了人体姿态估计、多目标跟踪和LSTM神经网络技术，实现实时多人跌倒检测。系统支持处理视频文件或实时摄像头数据，提供灵活的命令行配置。这一技术在老年人护理、医疗监控等领域具有重要应用价值，有助于提高安全监测效率。

speed-camera - 基于计算机视觉的开源运动目标速度测量系统

GithubOpenCVPythonSpeed Camera开源项目树莓派物体运动追踪

speed-camera是一个基于Python和OpenCV的开源运动目标速度测量系统。它支持树莓派、Windows和Unix平台,兼容多种摄像头,可自动检测和跟踪画面中最大移动物体并计算速度。系统提供灵活配置、数据记录和Web界面,适用于交通监控等场景。此外还集成了数据分析、图表生成等管理工具,方便用户进行后续处理。

ESP32-CAM_MJPEG2SD - ESP32/ESP32S3智能监控摄像头系统

AVI文件ESP32-CAMGithubMJPEG流OV2640SD卡开源项目

基于ESP32/ESP32S3和OV2640/OV5640摄像头的开源项目，支持AVI格式录像存储和MJPEG流浏览器播放。集成运动检测、延时摄影、音频录制和云台控制等功能，并提供远程控制、Telegram通知和FTP传输等特性。适用于安防监控和野生动物观察等场景，ESP32S3版本性能更优，功能更丰富。

yolov3-tf2 - YOLOv3的TensorFlow实现，目标检测解决方案

GithubTensorFlow 2.0YoloV3开源项目检测训练预训练权重

该项目采用TensorFlow 2.0实现YOLOv3，提供预训练权重、推理示例和迁移学习功能，支持GPU加速、eager模式和图模式训练，并集成absl-py。用户可以方便地安装、训练和进行实时视频检测，同时支持TF模型导出和Serving。

yolor - 改进的多任务统一网络实时对象检测模型

GithubYOLORYOLOv4多任务学习对象检测开源项目深度学习

该项目实现了一个新型多任务统一网络，基于最新论文支持多任务并在COCO数据集中的实时对象检测上表现出色。优化后的YOLOR模型在测试和验证中均显示出较高的AP值和运行速度，适用于多种实时应用场景。项目提供了详细的安装、训练和测试指南，支持Docker和Colab环境，适合研究人员和开发者在复杂场景中进行高效的对象检测。

go2rtc - 开源多协议摄像头流媒体传输应用

GithubRTSPWebRTCgo2rtc开源项目摄像头流媒体

go2rtc是一个开源的摄像头流媒体应用,支持RTSP、WebRTC、HomeKit等多种协议。它具有低延迟、无依赖的特点,可从RTSP、RTMP、HTTP等多种源接收流媒体,并支持转码和双向音频。该应用兼容Windows、macOS、Linux等系统,可集成到智能家居平台,为视频流传输提供灵活解决方案。

sports - 体育中的对象检测与影像分析

GithubRoboflowsports关键点检测图像分割开源项目物体检测

该项目旨在通过对象检测、图像分割和关键点检测等技术，解决体育分析中的多项挑战。提供的体育数据集和工具包能够优化球体追踪、球员号码识别、球员追踪和重新识别，以及相机校准功能。用户可以在Python环境下安装源代码，并利用开源数据集推进体育数据分析的发展。

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