gb28181-ps解析h264.rar

时间: 2024-08-16 09:05:33 浏览: 33
GB28181是中国安防监控系统标准中用于视频传输的一部分，它是一种基于TCP/IP协议的应用层协议。PS（Packet Stream）通常是指码流，H264.RAR则是一个包含H264编码视频数据的压缩文件。 当提到"gb28181-ps解析h264.rar"，您可能是在讨论如何将一个使用H.264编码并打包成RAR压缩格式的视频数据流（如H264.RAR），解压后与GB28181协议相结合的过程。这个过程包括两个步骤： 1. 解压：首先需要使用RAR解压缩工具来打开H264.RAR文件，获取到原始的未经压缩的H.264视频数据流。 2. GB28181解析：然后，你需要根据GB28181协议的规范，将这个H.264视频流适配为该协议规定的帧序列和控制信息格式，以便网络传输或者设备解析。这通常涉及到读取视频帧、封装SIP消息头（如果通过网络传输）、以及处理时间戳等细节。
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GB28181 - 4、Win10下编写GB28181设备端，完成将.h264文件读取转发至GB28181服务并可播放

■ 本源码运行环境为Vs2017+Qt5.12.4，主要功能模拟设备端，完成注册、注销、心跳等，完成读取.h264文件实时转ps格式后封包rtp进行推送给服务端播放。 ■ 本源码对应的文章介绍：...
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下面是单步单维预测模型的数据结构，如果改为多步预测，结构如何修改： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps, self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n...

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset Y = np.zeros((self.n-s, self.m)) # output dataset for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() Y[i-s] = self.raw[i].copy() return X1, X2, Y 把这个单步预测改为多步预测结构

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset horizon = 3 # 预测...

请从新检查 ： s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset predict_step = 6 Y = np.zeros((self.n-s, predict_step)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): # 执行4次，每次间隔skip长，取Ck=6， total = 4 * 6 = 24 idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() #Y[i-s] = self.raw[i].copy() Y[i-s] = self.raw[i : i+predict_step].copy() return X1, X2, Y

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) # short term dataset X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) # long term dataset predict_step = 6 Y = ...

ps -ejfH | grep alpha.c

1. ps -ejfH：列出所有进程及其父子关系。 2. |：管道符号，将前一个命令的输出作为后一个命令的输入。 3. grep alpha.c：过滤结果，只显示包含字符串“alpha.c”的进程。 因此，执行该命令可以快速找到与 alpha....

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其中"ps -aux"命令用于列出所有进程的详细信息，"grep chat.js"用于过滤出包含"chat.js"的进程，而"grep -v grep"则是为了避免将grep进程本身也列出来。最终的结果是显示出所有名为"chat.js"的进程的详细信息。

gb28181的ps流分析

综上所述，GB28181的PS流分析需要解析MPEG2-TS首部，PMT和PAT表以及PID封装数据来获取音视频数据信息。同时，对于PS流的使用还需要考虑网络环境质量和视频质量问题，以保证视频监控系统的正常运行。

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, num_time_steps*self.m)) for i in range(s, self.n): t = i-self.h+1 X1[i-s] = self.raw[t-self.w:t].copy() idx = [] for k in range(self.ps): idx = list(range(t-self.Ck-k*self.skip, t-k*self.skip)) + idx idx = np.array(idx, dtype=int) X2[i-s] = self.raw[idx].copy() for i in range(s+num_time_steps-1, self.n): Y[i-s-num_time_steps+1] = self.raw[i-num_time_steps+1:i+1].copy().flatten() Y = Y[:, -5*self.m:]

s = self.ps*self.skip + self.Ck-1 + self.h-1 num_time_steps = 5 X1 = np.zeros((self.n-s, self.w, self.m)) X2 = np.zeros((self.n-s, self.ps*self.Ck, self.m)) Y = np.zeros((self.n-s-num_time_steps+1, ...

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C++多态性实现机制是面向对象编程的重要特性，它允许在运行时根据对象的实际类型动态地调用相应的方法。本文主要关注于虚函数的使用，这是实现多态的关键技术之一。虚函数在基类中声明并被标记为virtual，当派生类重写该函数时，基类的指针或引用可以正确地调用派生类的版本。 在例1-1中，尽管定义了fish类，但基类animal中的breathe()方法并未被声明为虚函数。因此，当我们创建一个fish对象fh，并将其地址赋值给animal类型的指针pAn时，编译器在编译阶段就已经确定了函数的调用地址，这就是早期绑定。这意味着pAn指向的是animal类型的对象，所以调用的是animal类的breathe()函数，而不是fish类的版本，输出结果自然为"animalbreathe"。 要实现多态性，需要在基类中将至少一个成员函数声明为虚函数。这样，即使通过基类指针调用，也能根据实际对象的类型动态调用相应的重载版本。在C++中，使用关键字virtual来声明虚函数，如`virtual void breathe();`。如果在派生类中重写了这个函数，例如在fish类中定义`virtual void breathe() { cout << "fishbubble" << endl; }`，那么即使使用animal类型的指针，也能调用到fish类的breathe()方法。 内存模型的角度来看，当一个派生类对象被赋值给基类指针时，基类指针只存储了派生类对象的基类部分的地址。因此，即使进行类型转换，也只是访问基类的公共成员，而不会访问派生类特有的私有或保护成员。这就解释了为什么即使指针指向的是fish对象，调用的还是animal的breathe()函数。 总结来说，C++多态性是通过虚函数和早期/晚期绑定来实现的。理解这两个概念对于编写可扩展和灵活的代码至关重要。在设计程序时，合理使用多态能够提高代码的复用性和可维护性，使得程序结构更加模块化。通过虚函数，可以在不改变接口的情况下，让基类指针动态调用不同类型的子类对象上的同名方法，从而展现C++强大的继承和封装特性。
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