ffmpeg推流rtsp vlc拉流 调用yolov5s.onnx人体检测 截取视频

<think>好的，我现在要解决的问题是：如何利用FFmpeg进行RTSP推流，再通过VLC拉流，同时调用YOLOv5s的ONNX模型实现人体检测并截取指定片段。这个问题看起来涉及多个步骤和技术，我需要一步步拆解。 首先，我需要明确每个组件的作用。FFmpeg用于推流，RTSP是流媒体协议，VLC作为播放器拉流，YOLOv5s模型负责检测人体，然后截取视频片段。用户可能希望实时处理视频流，检测到人体后保存相关片段。 第一步，RTSP推流。我记得FFmpeg可以将本地视频或摄像头输入推送到RTSP服务器。比如使用SRS或者Mediamtx这样的服务器。需要确认推流的命令是否正确，比如指定RTSP的URL，编码参数等。可能需要类似这样的命令：ffmpeg -re -i input.mp4 -c copy -f rtsp rtsp://server/live.stream。但具体参数可能需要调整，比如编码格式，是否转码等。 接下来，VLC拉流。这部分应该相对简单，用VLC打开网络流，输入RTSP地址即可。但需要确保服务器配置正确，端口开放，防火墙设置没问题。 然后是调用YOLOv5s的ONNX模型进行人体检测。这里的问题是如何在拉流的同时实时处理视频帧。可能需要用Python脚本，使用OpenCV读取视频流，然后对每一帧应用YOLOv5s模型。ONNX模型需要被加载，并进行推理。需要注意的是，YOLO模型通常输出的是检测框和类别，需要过滤出人的类别（比如COCO数据集的类别0是person）。 检测到人体后，需要截取视频片段。这里可能需要记录检测到的时间点，然后从原始流中截取对应时间段的内容。但实时处理中，如何保存指定片段？可能需要持续录制，当检测到人体时，标记开始时间，持续一段时间后结束，或者当人体离开后停止。或者，使用缓冲区保存最近的视频帧，当检测到人体时，保存之前几秒和之后几秒的数据。 整个流程可能需要整合多个步骤：FFmpeg推流到RTSP服务器，VLC或其他工具拉流，但实际处理可能不需要VLC，而是直接用OpenCV读取RTSP流，处理帧，然后显示或保存。用户提到用VLC拉流，可能只是验证流是否正常，实际处理可能在Python脚本中完成。 可能需要分几个部分实现： 1. RTSP服务器的搭建，比如使用Mediamtx（原rtsp-simple-server），配置好RTSP端口。 2. 使用FFmpeg将视频源推流到服务器。 3. 编写Python脚本，使用OpenCV读取RTSP流，逐帧处理，应用YOLOv5s ONNX模型。 4. 当检测到人体时，触发视频片段的保存，可能需要用到FFmpeg或其他库来截取片段。 关于模型推理部分，YOLOv5的ONNX模型需要正确的预处理和后处理。比如，将帧转换为模型输入的尺寸，归一化，运行推理，解析输出，应用NMS，然后筛选出person类别。这需要了解YOLOv5的输入输出结构，以及如何使用ONNX Runtime进行推理。 关于视频截取，可能在检测到人体时开始录制，直到一段时间没有检测到人体后停止。这需要维护一个状态变量，记录是否正在录制，并管理视频写入的过程。可以使用OpenCV的VideoWriter，但需要注意编码格式和帧率匹配。 可能遇到的挑战包括：实时处理的延迟问题，模型推理的速度是否足够快，视频流和处理的同步，以及如何高效截取和保存视频片段。此外，RTSP流的稳定性也可能影响整个流程，需要处理网络中断或流错误的情况。 另外，用户可能希望将检测到的人体片段自动保存，可能需要记录时间戳，或者直接保存检测到人体时的视频帧周围的数据。或者，使用某种缓冲机制，比如在内存中保留最近N秒的视频数据，当检测到人体时，将缓冲区的数据写入文件，并继续记录直到人体消失。 总结步骤可能如下： 1. 设置RTSP服务器（如Mediamtx）。 2. 使用FFmpeg推送视频流到RTSP服务器。 3. Python脚本使用OpenCV读取RTSP流。 4. 对每一帧使用YOLOv5s ONNX模型检测人体。 5. 当检测到人体时，触发录制，保存视频片段。 6. 处理完成后，停止录制并保存文件。 需要具体实现每个步骤的代码，并测试每个环节是否正常工作。例如，确保FFmpeg推流成功，Python脚本能正确拉流并处理帧，模型推理正确，视频截取逻辑正确。</think>以下是分步解决方案： ### 一、RTSP推流与拉流配置 1. **搭建RTSP服务器** 推荐使用轻量级RTSP服务器如[Mediamtx](https://github.com/bluenviron/mediamtx)（原rtsp-simple-server）： ```bash # 下载并解压Mediamtx wget https://github.com/bluenviron/mediamtx/releases/download/v1.6.0/mediamtx_v1.6.0_linux_amd64.tar.gz tar -xvf mediamtx_v1.6.0_linux_amd64.tar.gz ./mediamtx ``` 2. **使用FFmpeg推流** 将本地视频或摄像头输入推送到RTSP服务器： ```bash ffmpeg -re -i input.mp4 -c:v libx264 -preset ultrafast -f rtsp rtsp://localhost:8554/live ``` - `-re`：按输入帧率推送 - `-c:v libx264`：使用H.264编码 - `-preset ultrafast`：低延迟编码[^1] 3. **VLC验证拉流** 打开VLC播放器，选择 `媒体 → 打开网络串流`，输入地址 `rtsp://localhost:8554/live`。 --- ### 二、人体检测与视频截取实现 1. **Python环境准备** 安装依赖库： ```bash pip install opencv-python onnxruntime numpy ``` 2. **加载YOLOv5s ONNX模型** ```python import cv2 import onnxruntime as ort # 加载模型 session = ort.InferenceSession("yolov5s.onnx") input_name = session.get_inputs()[0].name ``` 3. **RTSP拉流与帧处理** ```python cap = cv2.VideoCapture("rtsp://localhost:8554/live", cv2.CAP_FFMPEG) while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() if not ret: break # 预处理（尺寸调整/归一化） blob = cv2.dnn.blobFromImage(frame, 1/255.0, (640,640), swapRB=True) outputs = session.run(None, {input_name: blob}) # 解析检测结果 detections = postprocess(outputs) # 需实现后处理函数 for box, conf, cls in detections: if cls == 0: # COCO类别0为人 x1,y1,x2,y2 = box cv2.rectangle(frame, (x1,y1), (x2,y2), (0,255,0), 2) start_recording() # 触发录制 ``` 4. **视频截取逻辑** 使用环形缓冲区保存最近N帧： ```python from collections import deque buffer = deque(maxlen=300) # 假设保留10秒（30fps） def start_recording(): global is_recording if not is_recording: is_recording = True writer = cv2.VideoWriter("output.mp4", cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v'), 30, (width,height)) # 写入缓冲区数据和新帧 for buf_frame in buffer: writer.write(buf_frame) buffer.clear() while cap.isOpened(): ret, frame = cap.read() buffer.append(frame) # ...检测逻辑... if is_recording: writer.write(frame) ``` --- ### 三、优化建议 1. **模型加速** - 使用TensorRT优化ONNX模型 - 设置ONNX Runtime执行提供者为`CUDAExecutionProvider` 2. **多线程处理** ```python from threading import Thread class VideoBuffer: def __init__(self): self.buffer = [] self.lock = threading.Lock() def add_frame(self, frame): with self.lock: if len(self.buffer) > 300: self.buffer.pop(0) self.buffer.append(frame) ``` ---