可能是由于以下几个原因导致的:
解决此问题的方法可能包括:
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Jetpack 4.6 安装Jetson Inference 依次运行以下命令: $ sudo apt-get update$ sudo apt-get install git cmake...由于这些神经网络与预训练模型文件,全部存放在国外的网站上,在国内直接下载会需要耗费相当多的时间。...使用视频源 posenet.py 可以通过传入视频文件的路径来进行检测。 $ ./posenet.py [输入路径] # 例$ ..../posenet.py /home/nvidia/example_video/202202102358.mp4 导出检测视频。添加 --headless 参数可以设置不显示,以提高性能。...更多: NVIDIA JetPack 4.6你不知道的功能 使用 NVIDIA Fleet Command 在边缘部署和管理应用程序 盘点那些年Seeed出的NVIDIA Jetson创客产品
PoseNet 的独立模型,一些 Demo,可在浏览器上使用 TensorFlow.js 实时运行人体姿态检测。...在 Tensorflow.js 运行的更高层级的描述。...将这个值设置小,可以提高模型运行速度而牺牲准确性。 默认情况下, PoseNet 加载模型时使用乘数 1.01 。拥有超强 GPU 的计算机建议采用该值。...对于视频默认水平翻转的视频(比如网络摄像头),如果你希望姿势回到原来正确的方向,改参数设置为 True。 outputStride - 在通过模型提供图像时,输出的期望步幅。必须是32、16、8。...对于视频默认水平翻转的视频(比如网络摄像头),如果你希望姿势回到原来正确的方向,改参数设置为 True。 outputStride - 在通过模型提供图像时,输出的期望步幅。
你现在已经创建了一个可以使用你的网络摄像头在浏览器本身实时分类图像的应用程序!...以下是完成此项工作所需的步骤: 加载PoseNet模型并从网络摄像头捕获视频 检测身体关节的关键点 显示检测到的身体关节 绘制估计的身体骨骼 让我们从第一步开始。...步骤1:加载PoseNet模型并从网络摄像头捕获视频 我们将使用ml5.js加载PoseNet。...与此同时,p5.js使我们可以用几行代码从网络摄像头捕获视频: let video; let poseNet; let poses = []; function setup() { const canvas...现在,最后一步是重复调用drawSkeleton()和drawKeypoints()函数,以及我们从网络摄像头捕获的视频源。
你现在已经创建了一个可以使用你的网络摄像头在浏览器本身实时分类图像的应用程序!...以下是完成此项工作所需的步骤: 加载PoseNet模型并从网络摄像头捕获视频 检测身体关节的关键点 显示检测到的身体关节 绘制估计的身体骨骼 让我们从第一步开始。...步骤1:加载PoseNet模型并从网络摄像头捕获视频 我们将使用ml5.js加载PoseNet。...与此同时,p5.js使我们可以用几行代码从网络摄像头捕获视频: let video;let poseNet;let poses = []; function setup() { const canvas...现在,最后一步是重复调用drawSkeleton()和drawKeypoints()函数,以及我们从网络摄像头捕获的视频源。
选自TensorFlow Blog 机器之心编译 参与:王淑婷、路 TensorFlow 近日发布 TensorFlow.js 版本 PoseNet,该版本 PoseNet 只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头...而基于 TensorFlow.js 框架运行的 PoseNet,只要电脑或手机配备了适当的网络摄像头,你就可以直接在网页浏览器中体验这一技术。...自从基于 TensorFlow.js 的 PoseNet 在浏览器中运行以来,没有用户的姿态数据泄露。...而对于默认情况为水平翻转的视频(即网络摄像头),且你希望姿态以正确方向返回,应将水平翻转设置为 true。 输出步幅——必须为 32、16 或 8。默认值为 16。...模型输出:热图和偏移向量(Offset Vector) 当 PoseNet 处理图像时,实际上返回的是热图和偏移向量,我们可对其进行解码,以在图像中找到对应姿态关键点的高置信度区域。
PoseNet运行在TensorFlow.js上任何拥有普通摄像头的桌面或手机的人都可以在网络浏览器中体验这项技术。...更重要的是,这实际上可以帮助保护用户隐私。由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行,因此任何姿态数据都不会离开用户的计算机。...在通过网络馈送之前如何缩放图像?将此数字设置得较低以缩小图像,并以精度为代价增加通过网络传输时的速度。 水平翻转 – 默认为false。如果姿势应该水平翻转/镜像。...对于视频默认水平翻转(即网络摄像头)的视频,这应该设置为true,并且你希望姿势以正确的方向返回。 输出步幅 - 必须为32,16或8.默认为16.在内部,此参数会影响神经网络中图层的高度和宽度。...我们使用MobileNet模型,因为它设计用于在移动设备上运行。
子豪 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 现在,只需用摄像头录制真人视频,就能一键生成火柴人gif。...还可以调整火柴人的平滑度,数值越高,火柴人就越平滑,但其动作速度会变慢,因此在录制时需要相应地放慢动作速度。 △图源:gigazine 之后就可以开始录制视频了,同时生成火柴人动画。...网站使用PoseNet从网络摄像头录制的视频中检测姿势特征,然后将其转换为简笔画,然后可以将其导出为gif文件。...PoseNet是由剑桥大学开发的,利用机器学习进行姿态估计的开源工具,可以在浏览器中进行实时人体姿态估算。...并且PoseNet不会去辨别图像中的人物,由于PoseNet是在浏览器上运行,任何关于用户行为的数据都不会被泄漏。
PoseNet运行在TensorFlow.js上,任何拥有摄像头的PC或手机的人都可以在网络浏览器中体验这种技术。...更重要的是,这实际上可以帮助保护用户隐私。由于TensorFlow.js上的PoseNet在浏览器中运行,因此任何姿态数据都不会留在用户的计算机上。...重要的是,图像或视频元素应该是方形的。 图像比例因子 - 0.2和1之间的数字。默认为0.50。在输入到网络之前的缩放图像比例。将此数字设置得较低可以缩小图像,以牺牲精度为代价加快速度。...对于默认水平翻转(比如网络摄像头)的视频,这应该设置为true,这样返回的姿势方向才正确。 输出步幅 - 必须为32、16或8。默认值为16。在内部,此参数会影响神经网络中图层的高度和宽度。...它应该增加/减少,以滤除不太准确的姿势,但只有在调整姿势置信度分数不够好时使用。
「PoseNet」是一种视觉模型,它可以通过检测关键身体部位的位置来估计图像或者视频中的人体姿势。例如,该模型可以估计图像中人的手肘和/或膝盖位置。...PoseNet 示例应用程序 与现有的以 JAVA 写的安卓示例相反,PoseNet 示例应用程序是在 Kotlin 上开发的。...PoseNet 应用程序示例 这里展示的是一款摄像头设备内置(on-device)的 PoseNet 示例应用程序,它捕捉摄像头拍摄的帧,并实时覆盖图像上的关键点。...使用从「Person」对象中获取的关键点位置在画布上绘制骨架。显示置信度超过特定阈值(默认值为 0.2)的关键点。 为了将姿势渲染与摄像头帧同步。...在设备上运行 我们鼓励读者从 Github 上下载源码,参考其中 Readme 文件的引导,自己动手测试一下这个应用程序。
#PoseNet#、#动画简笔画# 一键生成骚气的火柴人 —— 真人录制 使用 Google 的 PoseNet 从摄像头图像计算您的姿势,并渲染简笔画,然后将其导出为动画gif,看起来是不是很简单!...Mixlab 技术带读 量化拍照姿势 我们在网上可以看到大量优秀的摄影作品,如何利用机器从网上获取大量的图片,从中提取出最佳的摆拍姿势供拍照时参考?针对这个想法,我进行了若干的实验。...交互方式 用PoseNet在浏览器实现体感游戏,玩游戏当然是没问题啦~ 疫情期间的旅行方式,谷歌街景创意玩法,全新体验来袭: 谷歌发布的一个AI游戏,名字叫Move Mirror ,生成魔幻动图。...更多尝试 如果只有一个人是不是太简单了,我们再增加一些好玩的~ 利用webRTC,我们可以实时传输手机摄像头拍摄的视频到电脑上,多人使用的话,就是把多部摄像机的视频经过posenet处理后,合并到一起...目前通过design-ai-lab工具实验中,先是实现了多人视频的实时传输,演示下电脑摄像头+手机摄像头2路视频的实时传输后合并到一起。
这是一个移动设备上的摄像头应用,使用姿势预测模型通过摄像头实时检测人体的关键点。人体的关键点是指构建人体骨架所需的点,例如肩膀,肘部,膝盖等。 从上图可以看出,每帧的推断时间仅22~25ms。...由于被去除的区域已被遮挡,所以您可以在显示屏上查看被提取的区域。当推理总得分高于0.5时,将呈现结果。 摄像头抓拍的照片在使用后会立即丢弃,不会进行保存。...所用模型 姿势预测模型是一种视觉模型,通过关键人体关节位置的估算来预测图像或视频中人的姿势。 模型结构 ?...使用以下命令在 Xcode 中打开项目: open PoseNet.xcworkspace 这将启动 Xcode 并打开 PoseNet 项目。...在菜单栏中,选择 Product → Destination 然后选择您的物理设备。 在菜单栏中,选择 Product → Run 在您的设备上安装该应用程序。
RTSP协议视频平台EasyNVR根据不同的用户操作习惯,分为Windows版本和Linux版本,当EasyNVR使用nginx运行时,可以开启多进程模式,《EasyNVR如何开启多进程工作方式》一文中有比较详细的解释...部分用户将EasyNVR以进程方式在WINDOWS中运行,遇到在网页无法点击播放视频的问题,下面我们来看一下如何逐步排查。...3、将视频流用VLC检查,该RTSP流可以播放,也没有特殊编码或者其他问题。 ? 4、此时无法播放的问题仍旧没有解决,因此我们尝试了重启EasyNVR,这时发现了一个问题,如下图标注: ?...可以看到光标无意间停留在了DOS框的一处,导致程序无法继续运行下去了,移走光标后程序才能接着往下走。 ? 此时再回到WEB页面尝试播放,问题已解决。 ?...EasyNVR以进程方式在WINDOWS中运行无法播放视频的问题至此就排查结束,如果大家对此仍有疑问,欢迎联系我们。
用户练习八段锦时,通常需要观看演示视频并模仿教练的动作,因此我们的产品应该能够播放有声视频。 为了向用户提供有价值的实时反馈,需要使用前置摄像头捕获用户的身体动作。...Google 不仅借助开放源代码帮助我们完成了人体姿势识别的初步工作,而且使我们确信动作识别算法可以在移动设备上运行,因为 JavaScript 上的性能已经如此出色。...尽管这些算法可以满足我们的需求,但网络相当复杂,对它们进行运行推断会消耗大量计算资源。但是,由于我们的主要需求之一是在移动设备上运行模型,因此我们必须在准确度和性能之间进行权衡。...下面展示了算法的工作流程: 首先,我们使用 PoseNet 从输入视频中提取身体关节数据,然后根据身体关节数据进行动作分类。...由于老年用户八段锦的移动速度相对较慢,因此在集成 TensorFlow Lite GPU委托(实验版)后,我们的产品可以在大多数设备上流畅运行。
今天在逛论坛的时候,看见有人问流媒体服务器能不能看所有的RTMP的视频流,应该从哪里查看?不说其他的,至少我们的流媒体服务器是可以实现这个需求的。...image.png 我们流媒体进行研发设计的时候,自身是带有接口统计自身对外输出的视频流的统计的,接口ip:port/ getlivesessions,ip为流媒体所在ip,port为流媒体对外的http
因此在规划产品功能时,必须为最终用户提供最轻松的“浏览器访问或管理”的方式,这样就不局限在台式机、笔记本这些设备,甚至在手机上也能进行操作,这会让您开发的产品得到更高的实用价值。...在jetson-inference项目中集成了一个全双工的WebRTC 服务器,同时具备输入与输出的功能,主要具备以下特性: 启动一个内置的网络服务器; 通过jetson-utils接口与DNN推理管道无缝协作...在这个全双工模式的屏幕截图中,笔记本电脑的网络摄像头通过WebRTC流式传输到Jetson上进行解码,然后使用特定深度学习识别(例如detectNet)执行智能推理,然后重新编码输出,并再次将其发送回浏览器...执行各种应用的输出: 为了提高显示效果,我们复制一个国外健身操的公开短视频作为输入源,在Jetson上执行detectNet.py与poseNet.py这两种推理实验,然后在我台式电脑上的浏览器观看输出结果...,执行如下: $ cd build/aarch/bin # 执行姿态识别,从浏览器上看结果: $ posenet.py /jetson-inference/data/Pose.mp4 webrtc:
我们很高兴发布一个TensorFlowLite样本应用程序,用于在Android上使用PoseNet模型进行人体姿态估计。...PoseNet是一种视觉模型,通过检测关键身体部位的位置来估计人在图像或视频中的姿势。例如,模型可以估计一个人的肘部和/或膝盖在图像中的位置。...在谷歌I/O ‘ 19上,TensorFlow Lite展示了一款名为Dance Like的应用程序,它可以帮助用户学习如何使用PoseNet模型跳舞。...此功能由estimateSinglePose()提供,该方法在已处理的RGB位图上运行TensorFlow Lite解释器并返回Person对象。本页面解释如何解释PoseNet的输入和输出。...3、从PoseNet库调用estimateSinglePose()函数来获取Person对象。 4、将位图缩放到屏幕大小。在画布对象上绘制新的位图。
操作步骤 作者提供了两种方式去制作姿势动画,一种是打开摄像头实时生成,还有一种是上传静态图像。 以摄像头制作为例,步骤如下: 1、打开网址(见文末链接),随后打开摄像头,动作捕捉,进行参数配置。 ?...作者在GitHub上发布短短一个多月,已经4.8k星。 ? 并且上手简易,所以大神是怎么实现的? 技术原理 姿势动画师项目,作者主要使用TensorFlow.js制作。...2、PoseNet识别身体姿势 PoseNet可以用来估计一个身体姿态,也可以用来估计多个身体姿态。 这意味着算法可以检测到一个图像/视频中的一个人,另外一个版本可以检测到多个人的身体姿态。...在这个项目中,作者使用PoseNet来拟合人的身体姿态。 动手试试 还是以摄像头实时生成为例,静态图流程大同小异 克隆项目GitHub文件夹至本地,打开项目中的skeleton文件。...2、创建一个新文件,并将其命名为 “illustration”,在 “skeleton”文件的旁边。 拉平所有子文件,使 “illustration”文件只包含路径元素。
早在去年,我们就将EasyNTS的网络穿透功能和原本EasyRTMPLive的视频拉转推功能进行了融合,统称为EasyNTS上云网关。...因此EasyRTMPLive仍有软件版本,但是在通道数量不高的情况下,我们仍建议大家选择更轻便的EasyNTS上云网关。...image.png 此前介绍了视频拉转推的操作方法,但是一直没有和大家分享我们的实现思路,所以本文我们就和大家分享一下。...EasyNTS上云网关是通过调用拉流库然后调用推流库来实现的该功能,重点是需要加载推拉流库。...{ return } channelStream.delayTimer = time.AfterFunc(delay, channelStream.Start) return EasyNTS作为网络穿透服务以及视频流拉转推产品
3、克隆TensorFlow:https://github.com/tensorflow/tensorflow.git 4、下载TensorFlow核心静态库,运行:tensorflow/contrib...5、编译生成iOS工程静态库,运行:tensorflow/contrib/makefile/build_all_iso.sh 。...8、下载工程Pod依赖库,运行:pod install。 9、运行工程,点击:tf_camera_example.xcworkspace。...10、在Xcode选中iPhone作为打包设备,Run。 计划帮助1万个人把程序跑起来,如有疑问,可以加我微信咨询,请注明:移动AI。
早在去年,我们就将EasyNTS的网络穿透功能和原本EasyRTMPLive的视频拉转推功能进行了融合,统称为EasyNTS上云网关。...因此EasyRTMPLive仍有软件版本,但是在通道数量不高的情况下,我们仍建议大家选择更轻便的EasyNTS上云网关。 ?...此前介绍了视频拉转推的操作方法,但是一直没有和大家分享我们的实现思路,所以本文我们就和大家分享一下。 EasyNTS上云网关是通过调用拉流库然后调用推流库来实现的该功能,重点是需要加载推拉流库。...{ return } channelStream.delayTimer = time.AfterFunc(delay, channelStream.Start) return EasyNTS作为网络穿透服务以及视频流拉转推产品...,目前支持市面上大部分的RTSP/Onvif协议设备:IP Camera/NVR/DVR/编码器等,用MQTT加密协议,具有运算速度快,安全性高,资源损耗低的优势,且基于动态组网服务创建智能网络,按需选择需要组网的网络成员实现点点互联
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