基于yolo 视频流搜索

实战小项目之ffmpeg推流yolo视频实时检测

之前实现了yolo图像的在线检测,这次主要完成远程视频的检测.主要包括推流--収流--检测显示三大部分首先说一下推流,主要使用ffmpeg命令进行本地摄像头的推流,为了实现首屏秒开使用-g设置gop大小,同时使用-b降低网络负载,保证流畅度. linux ffmpeg -r -i /dev/video0 -vcodec h264 -max_delay -f flv -g -b rtmp://219.216.87.170/live/test1 window ffmpeg -r -f vfwcap

#研发解决方案介绍#基于ES的搜索+筛选+排序解决方案

郑昀基于胡耀华和王超的设计文档最后更新于2014/12/3 关键词:ElasticSearch.Lucene.solr.搜索.facet.高可用.可伸缩.mongodb.SearchHub.商品中心本文档适用人员:研发和运维提纲: 曾经的基于MongoDB的筛选+排序解决方案 MongoDB方案的缺陷看中了搜索引擎的facet特性看中了ES的简洁看中了ES的天生分布式设计窝窝的ES方案 ES的几次事故和教训 ES自身存在的问题首先要感谢王超和胡耀华两位研发经理以严谨治学的研

强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS)

在强化学习(十七) 基于模型的强化学习与Dyna算法框架中,我们讨论基于模型的强化学习方法的基本思路,以及集合基于模型与不基于模型的强化学习框架Dyna.本文我们讨论另一种非常流行的集合基于模型与不基于模型的强化学习方法:基于模拟的搜索(Simulation Based Search). 本篇主要参考了UCL强化学习课程的第八讲,第九讲部分. 1. 基于模拟的搜索概述什么是基于模拟的搜索呢?当然主要是两个点:一个是模拟,一个是搜索.模拟我们在上一篇也讨论过,就是基于强化学习模型进行采样,得到样

Elasticsearch 基于 URL 的搜索请求

背景 Elasticsearch 不像关系型数据库,没有简易的 SQL 用来查询数据,只能通过调用 RESTful API 实现查询.大体上查询分为两种,基于 URL 的和基于请求主体的.基于 URL 的方式比较简单清晰,用得较多,在这简单记录下. 基本模式基于 URL 的搜索请求基本模式如上图所示:1,是一个 Linux curl 命令,利用命令行的方式发起一个 HTTP 命令:2,则是url路径,指明搜索范围,比如上图所指的搜索范围就是 get-together 索引下的 group 类型

【LBS】基于地理位置的搜索之微信附近的人简单实现

缘由本周技术群有一个同学说我们该怎么实现由近到远的基于地理位置的搜索,我创业做电商的系统做过类似这样的服务,我把我们以前的操作给大家分享下什么是LBS LBS 全称是 Location Based Service ,基于位置的服务.我们可以使用到这种服务,真是由于我国移动设备的大量增加,让我们加速进入了移动互联网的时代. 由近到远的基于地理位置的搜索其实就是通过当前使用用户的经纬度,然后从我们自己的数据库中查出指定范围内(例如5km)的数据,按照由近到远的顺序进行展示. 这句话

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统(python)

基于YOLO和PSPNet的目标检测与语义分割系统源代码地址概述这是我的本科毕业设计它的主要功能是通过YOLOv5进行目标检测,并使用PSPNet进行语义分割. 本项目YOLOv5部分代码基于 ultralytics YOLO V5 tag v5.0 . 相应地,我也使用了ultralytics/YOLOv5的预训练模型. 我通常使用两个最简单的预训练模型--yolov5s.pt和yolov5s.pt.你可以在./weights中直接看到它们. 在语义分割部分,我使用了PSPNet(全称

基于vue实现搜索高亮关键字

有一个需求是在已有列表中搜索关键词,然后在列表中展示含有相关关键字的数据项并且对关键字进行高亮显示,所以该需求需要解决的就两个问题: 1.搜索关键词过滤列表数据 2.每个列表高亮关键字 ps: 此问题基于数组对象,其他数据类型也可参考此思路. 关键词搜索:过滤数据很简单,无非就是监听search,对源数据过滤即可,贴一下代码: const search = this.search if (search) { this.showdata = this.copyshowdata.filter(dat

基于蒙特卡洛树搜索（MCTS）的多维可加性指标的异常根因定位

摘要:本文是我在从事AIOps研发工作中做的基于MCTS的多维可加性指标的异常根因定位方案,方案基于清华大学AIOPs实验室提出的Hotspot算法,在此基础上做了适当的修改. 1 概述 1.1 研究对象拥有多维度属性(如省份.运营商.数据中心)的可加性KPI,如页面访问量. 1.2 要解决的问题对KPI总量(如总页面访问量)进行监控,如果监测到异常,希望快速定位到导致该异常的是哪一个或那几个维度值组合(根因集合),如(北京,移动)或者(上海,联通)或者{(北京,移动)

百度搜索附近加盟店等基于LBS云搜索功能的实现

一.注册百度账号,进入开发者平台创建应用并获取ak 地址如下 http://lbsyun.baidu.com/apiconsole/key/update?app-id=7546025 ok获取到了. 二.下载SDK ,SDK需要用到哪些功能就用那些功能吧.多的就不需要了三.创建LBS云存储数据管理平台 http://lbsyun.baidu.com/datamanager/datamanage 就在这里这里有个细节一定要注意,是否发布到检索:一定要选择是.不然,搜不到. 其他的,就随意了.

实战小项目之基于yolo的目标检测web api实现

上个月,对微服务及web service有了一些想法,看了一本app后台开发及运维的书,主要是一些概念性的东西,对service有了一些基本了解.互联网最开始的构架多是cs构架,浏览器兴起以后,变成了bs,最近几年,随着移动互联网的兴起,cs构架再次火了起来,有了一个新的概念,web service. 最近两天,想结合自己这段时间学的东西,实现一个cs构架的service接口.说一下大体流程,client上传图片到http服务器,http后台使用yolo进行图片的检测,之后将检测结果封装成jso

基于Vuejs的搜索匹配功能

最近一直在看vue,查了很多资料,看了很多文档和博客,大概半知半解了,然后利用所理解的知识写了一个简单的搜索匹配功能. 大概长这个样子: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>Vue测试2</title> <script type="text/javascript" src="js/vue.mi

基于mongodb的搜索分页

mongodb模糊查询并分页 1.建立数据库代码如下: var mongoose = require('mongoose'); var shortid = require('shortid'); var Schema = mongoose.Schema; var IndexDataSchema = new Schema({ _id: { type: String, unique: true, 'default': shortid.generate }, type: String, city:

[AI开发]基于DeepStream的视频结构化解决方案

视频结构化的定义利用深度学习技术实时分析视频中有价值的内容,并输出结构化数据.相比数据库中每条结构化数据记录,视频.图片.音频等属于非结构化数据,计算机程序不能直接识别非结构化数据,因此需要先将这些数据转换成有结构格式,用于后续计算机程序分析.视频结构化最常见的流程为:目标检测.目标分类(属性识别).目标跟踪.目标行为分析.最后的目标行为分析严格来讲不属于视频结构化的范畴,可以算作前面每个环节结果的应用.由于现实生产过程中,一个完整的应用系统总会存在“目标行为分析”这个过程(否则光得到基础数据

#研发解决方案介绍#基于StatsD+Graphite的智能监控解决方案

郑昀基于李丹和刘奎的文档创建于2014/12/5 关键词:监控.dashboard.PHP.graphite.statsd.whisper.carbon.grafana.influxdb.Python 本文档适用人员:研发和运维员工提纲: 监控平台要做到什么程度?为什么要自己做? 几个通用技术问题绘图所依赖的数据如何收集?如何加工?如何存储? 图形如何绘制,各种指标如何叠加? 拓扑关系如何绘制? 技术选型哲学最终选了statsd+graphite 数据的采集数据存储的粒度天机的技术

ASP.NET SignalR 与 LayIM2.0 配合轻松实现Web聊天室（四）之用户搜索（Elasticsearch），加好友流程（1）。

前面几篇基本已经实现了大部分即时通讯功能:聊天,群聊,发送文件,图片,消息.不过这些业务都是比较粗犷的.下面我们就把业务细化,之前用的是死数据,那我们就从加好友开始吧.加好友,首先你得知道你要加谁.Layim界面右下角有个+号,点击它之后就会弹出查找好友的界面,不过那个界面需要自定义.由于前端不是我的强项,勉强凑了个页面.不过不要在意这些细节.这些都不重要,今天主要介绍一下ElasticSearch搜索解决方案.它是一个基于Lucene的搜索服务器.它提供了一个分布式多用户能力的全文搜索引擎,基

百度和 Google 的搜索技术是一个量级吗？

著作权归作者所有. 商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 作者:Kenny Chao 链接:http://www.zhihu.com/question/22447908/answer/21435705 来源:知乎很多答案是从使用上讲的,我加两个技术方面的. 搜索引擎需要对抓取到的结果进行管理.当索引结果越来越多时,保证存储和查询速度,保证数万台服务器内容一致的难度越来越高.Google于03至06年左右公布了三篇论文,描述了GFS.BigTable.MapReduce三种技术以解

【Lucene3.6.2入门系列】第03节_简述Lucene中常见的搜索功能

package com.jadyer.lucene; import java.io.File; import java.io.IOException; import java.text.SimpleDateFormat; import java.util.Date; import org.apache.lucene.analysis.standard.StandardAnalyzer; import org.apache.lucene.document.Document; import org.

solr可用于集群的搜索【转】

一. SOLR搭建企业搜索平台运行环境: 运行容器:Tomcat6.0.20 Solr版本:apache-solr-1.4.0 分词器:mmseg4j-1.6.2 词库:sogou-dic 准备工作: 下载tomcat 6.0.20:http://tomcat.apache.org/download-60.cgi 下载solr:http://apache.etoak.com/lucene/solr/1.4.0/ 详情请见:http://wiki.apache.org/solr/Solr1.4

深度优先搜索(DFS)递归形式改为非递归形式

DFS将递归改为非递归这个方法的需求来自于一道三维积木组合的题目,还在苦苦调试中,暂且不提. 普通的认识对于递归向非递归的转化无非是使用栈,但是结合到深度搜索如何将栈很好利用,如何很好保存现场,都不是很轻松(自身感觉). 网上大部分转化都是基于图的搜索进行,总是引出邻接点的概念,让人越看越迷,毕竟不是每个DFS都是图(不可否认都可以看成是图). 在众多资料中看到了CSDN上的一个转化方法很新颖(结构之法,算法之道):http://blog.csdn.net/v_july_v/article/de

SOLR搭建企业搜索平台

一. SOLR搭建企业搜索平台运行环境: 运行容器:Tomcat6.0.20 Solr版本:apache-solr-1.4.0 分词器:mmseg4j-1.6.2 词库:sogou-dic 准备工作: 下载tomcat 6.0.20:http://tomcat.apache.org/download-60.cgi 下载solr:http://apache.etoak.com/lucene/solr/1.4.0/ 详情请见:http://wiki.apache.org/solr

查询系统--基于Solr4.9.0实现

为什么非要搜索系统随着在产品的数量的增长.和复杂的检索要求,直接从数据库中检索信息,它已经无法满足展示机搜索需求. 实例: keyword=%E8%8B%B9%E6%9E%9C&enc=utf-8">http://search.jd.com/Search?keyword=%E8%8B%B9%E6%9E%9C&enc=utf-8 http://www.yougou.com/sr/searchKey.sc?keyword=%E5%A5%B3%E9%9E%8B%E5%A4%A9

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