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

moonfire-nvr - 轻量级开源网络视频录像系统支持多路高清视频流

GithubMoonfire NVRRTSP流安全摄像头开源项目网络视频录像机

Moonfire NVR是一款轻量级开源网络视频录像系统，专为IP摄像头设计的安防监控软件。它采用混合存储格式，高效保存H.264-over-RTSP流，并支持实时生成MP4文件。该系统以低资源占用著称，在Raspberry Pi 2上可同时处理6路1080p/30fps视频流。目前提供基本Web界面，包括视频段列表和实时查看功能。作为一款积极开发中的开源软件，Moonfire NVR计划未来增加视频分析等高级功能，为用户提供更全面的安防监控解决方案。

Oosto - 先进的AI视觉分析技术用于安全和运营优化

AI工具Oosto人脸识别安全系统实时监控视频分析

Oosto开发的AI视觉分析技术可用于实时人员识别、行为检测和门禁管理。其解决方案支持云端、本地或SDK部署,帮助提升安全性和运营效率。该技术在复杂环境中保持高准确度,同时注重隐私保护。Oosto致力于将AI视觉用于善举,为多个行业提供可靠的安全分析工具。

camera.ui - 开源NVR系统支持实时流监控和智能家居集成

GithubNVRPWAcamera.ui实时监控开源项目智能家居

camera.ui是一个开源的网络视频录像机系统,支持RTSP摄像头实时流监控、动作检测和图像识别。系统提供多语言界面、推送通知、本地存储和HomeKit集成等功能。camera.ui采用PWA设计,具有响应式界面和多主题选择。作为一站式视频监控方案,camera.ui适用于家庭和小型企业用户。

depthai - 深度学习与视频录制的多功能演示应用

DepthAIDockerGithubLuxonisPython依赖安装开源项目

这个项目提供了一个多功能的深度学习API演示程序，支持加载多种神经网络、创建管道和录制视频等功能。附有详细的安装指南和多种使用案例（包括QT GUI界面和命令行模式），用户能够轻松上手和测试DepthAI的功能。项目还支持多种AI模型，并可通过Docker运行，适用于开发者和机器学习爱好者。

StrongSORT - 先进多目标跟踪算法全面升级DeepSORT技术

DeepSORTGithubStrongSORT多目标跟踪开源项目深度学习目标检测

StrongSORT是对DeepSORT多目标跟踪算法的全面升级。该项目在检测、嵌入和关联等核心环节进行了优化,并引入AFLink和GSI两个轻量级插件算法。经过改进的StrongSORT在MOT17和MOT20数据集上刷新了HOTA和IDF1指标记录,性能显著优于现有方法。项目开源了完整代码实现和使用说明,便于研究人员复现和拓展。

Open-Sora - 开放源代码推动视频生成技术普及化

AI模型GithubOpen-Sora开源项目深度学习视频生成

Open-Sora是一个开源视频生成项目，支持2-15秒、144p到720p、任意宽高比的文本、图像和视频生成视频功能。项目提供完整的视频处理流程，包括数据预处理、模型训练和推理。通过开放源代码，Open-Sora致力于普及先进的视频生成技术，促进内容创作领域的创新发展。

Anti-UAV - 无人机目标检测与追踪开源项目

Anti-UAVGithub开源项目数据集无人机跟踪目标检测计算机视觉

Anti-UAV是一个开源项目,致力于在复杂环境中检测和追踪无人机目标。该项目提供新的数据集、评估指标和基线方法,支持RGB和红外视频输入。数据集包含多尺度无人机的高质量视频序列和密集标注。Anti-UAV旨在推动无人机检测追踪技术发展,可应用于区域安全防护等领域。

ssd.pytorch - PyTorch实现的高效SSD目标检测器，兼容多数据集与实时可视化

GithubPyTorchSSD开源项目数据集训练评估

该项目实现了基于PyTorch的SSD目标检测器，支持VOC和COCO数据集，并可使用Visdom进行训练过程中的实时损失可视化。页面包含详细的安装、训练和评估指南，并提供预训练模型的使用说明。项目展示了高效性能，并包含未来功能更新计划，帮助开发者快速上手并扩展应用。

yolov7 - 实时目标检测算法实现性能新突破

GithubYOLOv7开源项目性能优化深度学习目标检测计算机视觉

YOLOv7是一款高效的实时目标检测算法，在MS COCO数据集上实现了51.4% AP的性能。该项目提供多种模型变体，包括YOLOv7-X和YOLOv7-W6等，适用于不同应用场景。此外，YOLOv7还具备姿态估计和实例分割功能，支持多GPU训练、迁移学习和模型导出，是一个全面的目标检测解决方案。

yolov5 - 视觉AI对象检测和图像分类技术

YOLOv5，一款由Ultralytics开源的视觉AI模型，支持对象检测、图像分割与分类。提供全面文档及社区支持，适合各级用户使用，并定期更新以集成最新技术。

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