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

cvat - 交互式视频和图像标注工具，支持数据驱动的AI开发

AI自动标注CVATDockerGithub开源项目数据标注工具计算机视觉

CVAT是一个计算机视觉的交互式视频和图像标注工具，被全球数万用户和企业广泛使用。提供免费在线版和自托管解决方案，支持Roboflow和HuggingFace集成。支持多种标注格式，并通过自动标注功能加速标注过程。企业用户可享受高级功能和专业支持服务。

pipeless - 开源框架，简化计算机视觉应用开发和部署

GithubPipeless多流处理实时处理开源框架开源项目计算机视觉

Pipeless是一个开源框架，旨在简化计算机视觉应用的开发和部署过程。该框架自动化处理代码并行化、多媒体管道和内存管理等复杂任务，加速实时应用开发。Pipeless采用模块化设计，支持动态组合处理阶段和多种推理运行时，可部署于边缘设备和云端。通过简化开发流程，Pipeless有效提升了计算机视觉项目的开发效率。

yolov9 - 高效准确的目标检测算法

GithubYOLOv9开源项目深度学习目标检测神经网络计算机视觉

YOLOv9是一种新型目标检测算法,采用可编程梯度信息技术提高学习能力。该开源项目提供YOLOv9的官方实现,包含预训练模型、训练评估脚本和使用文档。在COCO数据集上,YOLOv9展现出优异的检测性能,同时保持较低的模型复杂度。研究人员和开发者可利用这一工具进行高效准确的目标检测任务。

restreamer - 开源多功能直播流处理平台

DockerFFmpegGithubRestreamer开源软件开源项目直播流处理

Restreamer是一个开源的自托管直播流处理平台。它支持多种音视频输入输出和协议，可将直播内容推送至YouTube、Twitter、Twitch等平台。Restreamer通过Docker镜像实现快速部署，适用于Linux环境，支持树莓派和GPU加速。该平台提供简洁的用户界面、配置向导、内置播放器和流媒体服务器功能，为直播流处理提供全面解决方案。

yolov5-deepsort-tensorrt - 基于YOLOv5和DeepSORT的Jetson设备目标跟踪系统

DeepSortGithubJetsonTensorRTYolov5开源项目目标跟踪

这个项目是YOLOv5和DeepSORT算法在Jetson设备上的C++实现，针对Jetson Xavier NX和Jetson Nano进行了优化。系统能够高效跟踪多个人头目标，在Jetson Xavier NX上处理70多个目标时可达到10 FPS。项目包含环境配置、模型生成和运行指南，支持自定义模型，并提供了不同YOLOv5版本的兼容性说明。适合需要在边缘设备上进行高性能目标跟踪的应用场景。

OpenSora-STDiT-v3 - STDiT-v3模型实现开源视频生成和编辑功能

GithubHuggingfaceOpen-Sora人工智能开源项目模型模型权重深度学习视频生成

Open-Sora STDiT-v3是一个开源的视频生成模型，专注于短视频创作和编辑。该项目由Open-Sora团队开发，在GitHub上开源，并提供在线演示和图库展示。STDiT-v3模型可通过pip安装和Python代码调用，为视频创作者和开发者提供了便捷的使用方式。这一工具旨在促进视频内容的创新与发展，为用户提供灵活高效的视频处理能力。

awesome-yolo-object-detection - YOLO目标检测开源项目与资源汇编

GithubYOLO实时检测开源项目机器学习目标检测视觉AI

提供YOLO目标检测的全面资源汇编。包含官方以及多个针对特殊任务或硬件的优化版本，涵盖YOLOv1至YOLOv7等系列。项目中还包括丰富的学习资源、应用示例及工具，为学者和开发者提供了解及使用YOLO技术的优质资料。

jetson-inference - 深度学习部署与实时视觉识别

GithubNVIDIA JetsonPyTorchTensorRT实时视觉开源项目深度学习

NVIDIA Jetson设备上的深度学习推理和实时视觉处理库。使用TensorRT优化GPU网络运行，支持C++和Python, 以及PyTorch模型训练。功能包括图像分类、物体检测、语义分割等，适用于多种应用场景，如实时摄像头流和WebRTC网络应用。

DAMO-YOLO - 基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术的对象检测算法

DAMO-YOLOGithub开源项目性能优化检测模型目标检测算法更新

DAMO-YOLO, 阿里巴巴DAMO实验室的先进对象检测技术，基于YOLO系列和嵌入包括神经网络架构搜索及轻量级算法在内的多项新技术，以优化性能和效率。针对广泛行业场景，提供一站式解决方案，从训练到部署全面支持。

nokhwa - Rust跨平台网络摄像头库简单易用

GithubRust开源库开源项目摄像头视频捕捉跨平台

nokhwa是一个跨平台Rust网络摄像头库，支持Linux、Windows、Mac和Web浏览器。它提供多种后端如Video4Linux、MSMF和AVFoundation，实现帧捕获、设备查询和图像解码等功能。nokhwa通过高级API和低级访问，结合灵活的特性配置，使开发者能够便捷地创建摄像头应用。

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