ONVIF2.0协议详解:媒体控制与流配置

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"ONVIF2.0协议是针对网络视频监控设备的一种开放接口标准,旨在促进不同制造商的设备间互通性。该协议定义了一系列的服务和接口,包括设备管理、图像配置、媒体配置、实时流、事件处理、PTZ控制、视频分析、存储和安全等方面。其中,媒体控制协议涉及到流控制,如通过GetStreamUri命令获取媒体流的URI,实现媒体数据的传输和控制。" ONVIF2.0协议详细解析: 1. **范围**:ONVIF2.0覆盖了网络视频设备的各种功能,包括基本的设备配置、网络通信、视频流处理、智能分析以及存储和安全机制。 2. **WEB服务框架**:协议定义了服务的结构和交互方式,包括WSDL(Web Services Description Language)概述、命名空间、类型、消息、操作、端口类型、绑定、端口和服务。同时,还包括错误处理机制,如SOAP和HTTP错误。 3. **IP配置**:允许设备配置网络参数,如IP地址、子网掩码和网关,确保设备在局域网或广域网中的有效通信。 4. **设备发现**:设备通过Hello报文进行广播,其他设备则可以通过探头和解决匹配来发现网络上的ONVIF设备,实现自动配置和连接。 5. **媒体配置**:这部分包括媒体配置文件,用于设置视频编码、分辨率、帧率等参数,以满足不同的监控需求。 6. **实时流**:协议支持实时视频流的传输,通过GetStreamUri命令获取流的URL,实现视频数据的推送或拉取。 7. **PTZ控制**:允许用户远程控制摄像头的平移、倾斜和缩放功能,提供灵活的监控视角。 8. **事件处理**:设备可以发送和接收事件,如报警或状态变化,增强了系统的反应能力。 9. **视频分析**:支持视频内容分析,如入侵检测、行为分析等,为用户提供智能监控功能。 10. **安全**:协议定义了基于用户访问控制的安全机制,包括用户令牌配置文件和密码推导过程,确保数据和设备的安全。 ONVIF2.0协议通过标准化接口,使得不同厂商的网络视频产品能无缝集成,提升了整个行业的互操作性和兼容性,简化了系统的部署和维护工作。媒体控制协议,如流控制,是实现高效、稳定视频传输的关键部分,确保监控数据的实时性和可靠性。

用R语言优化并更改以下代码的变量名称set.seed(123) n <- 1000 mu1 <- c(0,4) mu2 <- c(-2,0) Sigma1 <- matrix(c(3,0,0,0.5),nr=2,nc=2) Sigma2 <- matrix(c(1,0,0,2),nr=2,nc=2) phi <- c(0.6,0.4) X <- matrix(0,nr=2,nc=n) for (i in 1:n) { if (runif(1)<=phi[1]) { X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu1,Sigma=Sigma1) }else{ X[,i] <- mvrnorm(1,mu=mu2,Sigma=Sigma2) } } ##initial guess for parameters mu10 <- runif(2) mu20 <- runif(2) Sigma10 <- diag(2) Sigma20 <- diag(2) phi0 <- runif(2) phi0 <- phi0/sum(phi0) ##EM algorithm k=2 prob <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) weight <- matrix(rep(0,k*n),ncol = 2) phi <- phi0 mu <- matrix(c(mu10,mu20),nr=2) Sigma <- matrix(c(Sigma10,Sigma20),nr=2) #for loop,set up max iterations (200) for (step in 1:200) { for (j in 1:k) { for (i in 1:1000) { prob[i,j] <- dmvnorm(X[,i], mu[,j], Sigma[,(2*j-1):(2*j)]) weight[i,j] <- phi[j] * prob[i,j] } } row_sum <- rowSums(weight) prob <- weight/row_sum #prob denotes "wij" hear # note the parameters of the last iteration oldphi <- phi oldmu <- mu oldSigma <- Sigma # M-step:calculate the next theta by maximizing g(theta) for (j in 1:k) { sum1 <- sum(prob[, j]) sum2 <- X%*%prob[, j] phi[j] <- sum1/n mu[,j] <- sum2/sum1 sum3 <- matrix(c(0,0,0,0),nr=2) for (m in 1:n) { sum30 <- ((X[,m]-mu[,j])%*%t(X[,m]-mu[,j]))*prob[m,j] sum3 <- sum3+sum30 } Sigma[,(2*j-1):(2*j)] <- sum3/sum1 } # Set threshold: convergence is considered when the parameter obtained from the previous iteration has little change from the parameter obtained from the next iteration threshold <- 1e-5 if (sum(abs(phi - oldphi)) < threshold & sum(abs(mu - oldmu)) < threshold & sum(abs(Sigma - oldSigma)) < threshold) break #print the parameters in every iteration cat('step', step, 'phi', phi, 'mu', mu, 'Sigma', Sigma, '\n') }

2023-04-20 上传