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trainbot

火车轨道监控与图像处理解决方案

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。

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。
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。
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。
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。
WebcamGPT-Vision - 通过OpenAI GPT-4 Vision API实现实时图像分析的轻量应用
FlaskGithubOpenAI GPT-4 Vision APIWebcamGPT-Visionwebcam图像处理实时图像捕获开源项目
WebcamGPT-Vision是一款轻量级Web应用,利用OpenAI的GPT-4 Vision API实现实时图像处理,支持PHP、Node.js和Python/Flask三种版本,具备简洁直观的界面设计,能够从摄像头捕获图像并显示AI生成的描述。需要现代网络浏览器、相应的软件安装和OpenAI API密钥。
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。
Segment-and-Track-Anything - 视频中任意对象的自动分割与追踪系统
AI视觉GithubSAM-Track交互式分割开源项目目标跟踪视频分割
Segment-and-Track-Anything是一个专注于视频中任意对象分割和追踪的开源项目。该系统集成了SAM模型的关键帧分割能力和DeAOT模型的多目标追踪功能。它支持自动检测新对象、交互式修改、文本提示等多种操作模式,适用于街景分析、增强现实、细胞追踪等领域。项目提供了直观的WebUI界面和灵活的参数设置,使用户能够轻松实现复杂的视频对象分割和追踪任务。
lightrail - 助力开发者构建跨应用AI智能工作流
AI ActionsGithubLightrail开发工具开源项目跨应用平台
Lightrail是一个跨应用AI操作平台,支持在现有工具和应用中执行AI操作。平台提供TypeScript SDK,便于开发者编写和分发新的AI操作。Lightrail集成了VS Code、JupyterLab、PostgreSQL和Chrome等工具,支持在提示中使用截图,并具备基于本地向量数据库的长期记忆功能。该平台旨在优化工作流程,提升生产效率。
raster-vision - 开源Python工具构建卫星和航空影像的计算机视觉模型
GithubPyTorchRaster Vision卫星图像开源项目深度学习计算机视觉
Raster Vision是一个开源的Python库和框架,用于构建卫星、航空和其他大型影像集的计算机视觉模型。它支持芯片分类、目标检测和语义分割,后端采用PyTorch。作为低代码框架,它允许用户无需深度学习专业知识即可配置和运行机器学习管道,并支持通过AWS Batch和AWS Sagemaker在云端进行部署。用户可以通过pip或Docker镜像进行安装和使用。更多详情参阅官方文档。
tram - 从非受控视频中重建3D人体全局轨迹和动作
3D人体捕捉GithubTRAM开源项目深度学习视频处理计算机视觉
TRAM是一个开源的4D人体捕捉系统,专门用于从非受控视频中估计3D人体的全局轨迹和动作。该系统集成了目标跟踪、SLAM和4D人体捕捉技术,能在世界坐标系中精确重建人体运动。TRAM的工作流程包括相机位姿估计、人体检测跟踪和4D人体重建,为复杂场景中的人体运动分析提供了有力工具。
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