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

trt_yolo_video_pipeline - 基于TensorRT的多路视频分析处理框架

GithubTensorRT多路并发开源项目目标检测硬件编解码视频分析

TRT-VideoPipeline是一个基于TensorRT的多路视频分析处理框架。该项目支持YOLO系列模型推理，实现单模型多显卡多实例负载调度，并利用GPU进行数据处理。框架支持NVIDIA硬件编解码，可处理RTSP、RTMP、MP4等多种视频格式。其模块化设计便于功能节点的灵活组合，适应不同应用场景。

yolov9-face-detection - YOLOv9在WIDER Face数据集上的人脸检测实现

GithubWIDER Face数据集YOLOv9人脸检测开源项目深度学习计算机视觉

这个开源项目展示了如何利用YOLOv9模型在WIDER Face数据集上实现高精度人脸检测。项目提供了完整的工作流程，包括安装指南、预训练模型、数据准备、训练和推理方法。同时还包含数据集转换脚本和配置文件，方便研究者和开发者快速上手并应用于实际场景。

MiVOS - 交互式视频对象分割方法与差异感知融合

DAVISGithubMiVOSPyTorch交互式分割开源项目视频对象分割

该项目介绍了一种模块化的交互视频对象分割方法，通过交互生成对象掩码并采用差异感知的融合模块进行处理。该方法在DAVIS和YouTube等基准测试中表现出色，并支持用户交互的GUI工具，简化了视频对象标注过程。项目还集成了多个预训练模型，并提供了快速下载和数据生成脚本，为研究人员和开发者提供了便捷高效的解决方案。

zoneminder - 综合开源视频监控系统简化安全摄像头管理

GithubLinuxZoneMinder开源项目监控系统视频监控

ZoneMinder是一套功能全面的开源视频监控系统，兼容CCTV和IP网络摄像头等多种设备。系统集成了视频捕获、分析、录制和实时监控功能，专为Linux平台设计，支持Ubuntu、CentOS等主流发行版。ZoneMinder提供RESTful API，方便与其他安全系统集成。拥有活跃的社区支持，提供包管理器和Docker等多种安装方式。凭借其易用性、可扩展性和强大的分析功能，ZoneMinder成为安全监控领域的理想选择，适用于家庭、商业和工业等多种场景。

wekws - 端到端关键词检测的开源工具包

GithubWeKws关键词识别唤醒词检测开源项目深度学习物联网设备

WeKws是一个面向生产环境的端到端关键词检测工具包。它支持多种应用场景，包括单一唤醒词、多唤醒词、可定制唤醒词和个性化唤醒词。该工具包针对物联网设备优化，具有低功耗、参数少、计算复杂度低和流式检测等特点。WeKws兼容多种开源唤醒词数据集和硬件平台，如Web浏览器、x86、Android和树莓派。

rtdetr_r50vd - 全新RT-DETR模型提升精度与速度的实时物体检测方案

GithubHuggingfaceRT-DETRYOLO变压器实时应用开源项目模型目标检测

RT-DETR是面向实时物体检测的创新模型，通过混合编码器和最小化不确定性查询选择，实现高精度和快速检测。模型在COCO和Objects365数据集训练，支持速度调整以适应多种场景。RT-DETR-R50/R101在COCO上分别取得53.1%和54.3%的平均精度，在T4 GPU上达到108和74 FPS，性能超过YOLO模型。

SSD-Tensorflow - 目标检测的单一网络实现

COCOGithubPascal VOCSSDTensorFlowVGG开源项目

SSD是一种高效的目标检测框架，利用单一网络结构实现物体识别。该项目提供了TensorFlow的重实现版本，支持VGG架构并且易于扩展到其他变种，如ResNet和Inception。项目包括数据集接口、网络定义和数据预处理模块，用户可以通过提供的脚本进行模型训练和评估，支持Pascal VOC数据集。代码和示例帮助用户快速上手并应用于实际检测任务。

Vehicle-Detection - 深度学习与YOLO算法实现的车辆检测系统

GithubYOLO算法开源项目数据集模型训练深度学习车辆检测

Vehicle-Detection项目结合深度学习和YOLO算法实现车辆检测。项目提供完整工作流程，涵盖数据集准备、模型训练和测试。采用YOLOv5预训练模型微调，集成wandb工具监控性能。项目包含自定义车辆数据集，并提供详细的安装、训练和测试指南。

FAST-VQA-and-FasterVQA - 开源高效视频质量评估框架

FAST-VQAFasterVQAGithub开源项目机器学习深度学习视频质量评估

FAST-VQA和FasterVQA是端到端视频质量评估的开源工具箱,提供高效的评估模型。FasterVQA作为FAST-VQA的改进版,在保持相似性能的同时速度提升4倍。这些模型在多个数据集上达到最先进水平。项目采用模块化架构,支持灵活的空间和时间采样方法及多种网络结构。研究者可进行模型训练、测试,并在小型数据集上微调。

yolov10x - 高效的实时端到端物体检测工具

GithubHuggingfacePyTorchYOLOv10对象检测开源项目模型深度学习计算机视觉

YOLOv10是一个高效的端到端物体检测开源项目，支持在COCO等数据集上进行准确的训练和验证。通过整合PyTorch模型资源，用户可简便地安装和应用。本项目支持从预训练模型进行迁移学习，适合多种计算机视觉应用需求，是追求速度与精度的理想选择。

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