Frigate 是一个为 Home Assistant 设计的完整的本地 NVR，具有 AI 物体检测功能。使用 OpenCV 和 Tensorflow 对 IP 摄像机进行本地实时物体检测。
- 通过自定义组件与 Home Assistant 紧密集成
- 旨在通过仅在需要的时间和地点查找对象来最大限度地减少资源使用并最大限度地提高性能
- 大量利用多处理，强调实时性而不是处理每一帧
- 使用非常低开销的运动检测来确定运行对象检测的位置
- 使用 TensorFlow 的对象检测在单独的进程中运行以获得最大 FPS
- 通过 MQTT 进行通信，以便轻松集成到其他系统中
- 记录检测到的物体的视频剪辑
- 24/7 全天候录制
- 通过 RTMP 重新流式传输以减少与相机的连接数量
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#coding=utf-8 Result=open('result.txt',"w") FileTunnel = open('tunnel.txt').readlines() New_dict = {} UpSum=0 DownSum=0 #NumBer=0 #计数次数 for Line in FileTunnel: #print Line Protocol = Line.split(
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我是新的对象检测，我有泰米尔语字符，我成功地做了分类部分使用CNN。 对于对象检测，我遵循以下示例--https://towardsdatascience.com/getting-starting-with-bounding-box-regression-in-tensorflow-743E22D0CCB3 我们必须创建边界框并创建注释文件，其中包含图像中存在的对象的数量以及对象的(Xmin，Ym
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基本模式学习和检测各种异常。 谢谢你。
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问题内容： 我主要专注于图形方面，以创建一些2DGame。我看过/看过几本教程，但是没有一部教程那么令人满意。我已经有一个玩家（一个正方形）在屏幕上移动并与其他正方形碰撞。重力等。 如果在屏幕上看到的对象太多（30 * 20），则一切正常。但是，如果我将其增加到300 * 300，则该程序开始运行非常慢，因为它必须检查许多对象。 我真的不知道Minecraft之类的游戏如何与ALL THOSE块一
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本文向大家介绍python opencv 检测移动物体并截图保存实例，包括了python opencv 检测移动物体并截图保存实例的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 最近在老家找工作，无奈老家工作真心太少，也没什么面试机会，不过之前面试一家公司，提了一个有意思的需求，检测河面没有有什么船只之类的物体，我当时第一反应是用opencv做识别，不过回家想想，河面相对的东西比较少，画面比较单一，只需
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问项目 目标检测 对目前常用的目标检测算法有接触吗？比如Fast-RCNN，Yolo系列的，RetinaNet Yolo v1 和 v3的区别？ 先验框anchor的方式，anchor based和anchor-free，两种方法的区别 anchor-free的方式相对于anchor based有哪些优势 目标检测中一阶段和二阶段的检测算法有什么区别 为什么二阶段的比一阶段的精度高 深度学习训练
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本文向大家介绍基于OpenCv的运动物体检测算法，包括了基于OpenCv的运动物体检测算法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 基于一个实现的基于OpenCv的运动物体检测算法，可以用于检测行人或者其他运动物体。 以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持呐喊教程。