在webrtc p2p过程中一端视频流关闭开启实现记录 需求背景 1.首先开启A端的摄像头，在B端展示出A端的视频流（A发起呼叫，B接收，这一过程结束，两端建立了p2p通信） 2.接着在B端开启本地摄像头，在A端展示B端的视频流,B端可以在视频过程中关闭掉自身摄像头 3.开始思路，由于不是很熟悉webrtc
家里安装的20M电信宽带，之前用的TP-LINK，后来出了这个问题就换成了360路由器还是这个问题，因为一共三台电脑，只要有一台电脑看视频，其他电脑玩游戏LOL就开始卡，打开网页还好，看视频却不卡，这是什么情况？现在弄得只要一个人看视频其他人只能跟着看视频，没法玩游戏了。 无线局域网从802.
步骤： 1、配置依赖 npm install --save flv.js 2、在使用的页面中引用 import flvjs from 'flv.js' 3、在mounted（）中初始 mounted() { this.$nextTick(()=>{ if (flvjs.isSupported()) { let videoElement = docume
因项目需求，而flash又不受欢迎，故借助 flvjs 来实现flv格式视频流在线播放，具体解决方案如下： 1、安装 flvjs ：npm install --save flv.js 2、引用：import flvjs from 'flv.js' 3、HTML代码： <div class="video-box" v-for="(video,index) in videoList" :key="index">
安防视频云服务平台EasyCVR作为一套较为成熟稳定的视频分发平台，不需要对现有监控架构做调整，支持CDN推流，灵活适应原有架构；且按需灵活扩展、收缩资源，免去了插件安装、浏览器限定等条件，实现了无插件、多平台自由观看回放。 EasyCVR出现RTSP实际离线但是网页还是显示在线的现象。通过
@目录1、云端录像说明2、手动配置录像2.1、按需云端录像-用户播放摄像机时录像2.2、云端一直录像-一直存储国标摄像机录像3、录像计划3.1、录像计划入口3.2、新增录像计划3.3、编辑录像计划3.4、关联通道4、查看云端录像4.1、查看录像4.1.1、时间轴模式4.1.2、列表模式5、GB28181
做视频直播的朋友都知道，目前网页比较主流的视频直播协议是HLS协议和RTMP协议，移动端由于需要比较高的传输需求，所以以HLS传输为主，而PC端则更加注重视频的实时传输，因此以RTMP为主。 对于HTML5直播来说，直播流程大体分为三个部分： 视频采集：这个部分分为也分为PC端和手机端，包括电脑上
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/video_transmission" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></iframe></p> 准备工作(需要公司账
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/video_transmission" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></iframe></p> 说明 这节来看一下如何使
<p><iframe name="ifd" src="https://mnifdv.cn/resource/cnblogs/video_transmission" frameborder="0" scrolling="auto" width="100%" height="1500"></iframe></p> RTMP和RTSP其实是
在视频通话或直播场景中，如果多个用户同时发流，由于设备性能消耗和网络流量的上升，可能带来比较大的体验下降,本文就场景层面调用 API 进行讲解，采用 iOS 接口作为示例，其他端在文档中心自行查找。 懒人法 在多人音视频通信过程中，设备的网络流量会出现间接性的波动（突发流量、网络信号
我们其实都很清楚近几年视频行业呈现的大需求情况，人们对高画质、低延迟的视频传输需求也越来越强烈，未来的视频发展方向并不是一成不变的，而是会更深层次研究极速高清技术及实时直播流媒体的处理。 高清兼低码率的视频在目前看或许是难以实现的，将这些能力运用在直播上更似天方夜谭。
一般我们在接触景区的项目时，大多数景区的安防监控都会有播放背景音乐的需求。在我们将行人检测识别的视频在景区进行测试时，切换了多种音频来观察效果，发现景区在切换.MP4文件时，会出现无法播放问题，然而使用VLC播放这个MP4是没有问题的。 首先需要切换rtsp流，但是摄像机是没有直接切
1、先看效果 vlc播放器目前支持在ie浏览器，以前低版本的火狐和谷歌也是可以的，不过现在新版本的已经不行了。以下是web端项目中在ie浏览器可以看到的画面。 2、下载vlc播放器 关于下载的话必须要下载32位的播放器，64位的在浏览器不支持，反正我的不可以，具体原因还不清楚。 这是我使用
转自：https://blog.csdn.net/flyhaozidx/article/details/84847350 ffmpeg -i "要下载的链接" -c copy "输出文件名.输出容器格式" 录制下载？ ffmpeg -re -i "http://xxx/.../xxx.m3u8?xxx..." -c copy "test.mp4" 加密下载？ ffmpeg -f "concat" -safe
在VUE中播放RTSP视频流?如果你问一个前端技术人员，近几年最火的前端框架技术是什么，肯定会有人说VUE，确实VUE凭借其简单特性赢得了大家的喜爱，而近期公司有个项目，需要在VUE框架网页上播放RTSP实时视频，小编做了详细的市场分析，目前有以下几种解决方案！ 1.先转码再转流方案 原理是先在服
提示：rtsp视频流。 前言 因为项目需要，要在ipad很安卓上查看控制监控器。而监控器很多多是rtsp视频流。 一、UMP UMP 是一个可以查看rtsp视频流的插件（它分移动插件，跟PC系统插件）。 二、安卓系统 1.安装CVL软件 软件技术文档里有相关连接，你也可以网上自己下载。 2.配置 安装
效果如图：可以播放H265和H264的视频，支持实时预览和回放功能 基于Web Assembly(封装FFmpeg)、JS解封装、Canvas投影以及AudioContext实现Web端的H265播放。 有问题请私聊或者加V: helloJin5
1.基于上一节,我们已经把百度云上的人脸库,建好了,然后我们可以从,百度云官网拿到, 离线人脸识别的SDK. SDK下载_文字识别SDK_语音识别SDK-百度AI开放平台 这里可以点进去下载 2.然后我们就可以基于给的官网示例去,进行人脸识别了. 人脸识别有两种方式: 第
视频流 视频流 包括 编码流 和 原始流 1. 编码流 经过压缩算法压缩的 流数据, 称为 编码流 又因为目前 压缩/编码算法以 H264 为主, 因此常常称为 H264码流 2. 原始流 未经压缩的流数据, 是解码后的 流数据, 称为 原始流 可以想象视频是由 一幅一幅在时间上连续的 图像 组成的, 而
------linux 安装nginx http-flv 1 usr/local/新建nginx文件夹 2 sr/local/新建hd文件夹，用来存放下载的所有软件安装包 3 下载yum -y install wget, wget http://nginx.org/download/nginx-1.18.0.tar.gz; yum -y install git, git clone git://github.com/winshining/nginx-
yolo实现交通信号灯视频流识别调试过程 所用代码： 基于YOLOv3的红绿灯检测识别（Python源码可直接运行） 原作者是tensorflow1，我的环境是tensorflow2，遇到一堆版本导致的问题。现在就是后悔，很后悔，十分后悔。 遇到报错就度娘，好在最终还是在tensorflow2下运行成功了。 报错 1、System
一、工具准备 1.wireshark Wireshark · Download 2.h264extractor https://github.com/volvet/h264extractor 二、操作步骤 1.下载h264extractor放置于wireshark根目录 2.修改wireshark根目录下的init.lua文件，在末尾增加一行dofile(DATA_DIR.."rtp_h264_extractor.lua") 3.打
订阅专栏 https://media.xiph.org/vqeg/TestSeqences/Reference/ http://trace.eas.asu.edu/yuv/index.html 下面是有具体格式的1280x720_nv12_rate_25.yuv https://download.csdn.net/download/m0_37622302/19765765 yuv播放器 https://blog.csdn.net/m0_37622302/article/d
由于EasyCVR的集成性比较高，很多客户都会采用EasyCVR集成到他们自己的平台内，而EasyCVR没有批量请求视频流的接口，导致客户如果想调用视频流的话，只能一个通道一个通道的去获取视频流地址以及进行保活。这种方式在接入量很大的情况下，客户可能一次性要发几十个请求，这就可能会导致请求堆
