前提：已安装好ffmpeg和rtsp1.rtsp拉取视频流（本地或局域网下其他服务器中的视频流）；2.yolov8推理图片帧；3.rtsp推流，将推理后的图片帧推流至rtsp服务器；4.VLC拉流测试，测试推理后的图片是否推流成功；

### 使用 FFmpeg 拉取 RTSP 视频流并通过 YOLOv8 推理后推送至 RTSP 服务器 #### 实现概述 为了完成这一目标，需要分几个部分来实现：拉取 RTSP 流、使用 YOLOv8 进行推理、将推理后的帧重新编码并推送到 RTSP 服务器。以下是具体的技术细节。 --- #### 1. 拉取 RTSP 视频流 可以通过 `ffmpeg` 的 `-i` 参数指定输入源为 RTSP 地址。例如： ```bash ffmpeg -i rtsp://<username>:<password>@<ip_address>/<path> -c copy output_file.mp4 ``` 上述命令会从指定的 RTSP 地址捕获视频流，并将其保存为 MP4 文件[^4]。如果仅需实时处理而不存储，则可省略输出文件参数。 --- #### 2. 使用 YOLOv8 对视频帧进行推理 YOLOv8 是一种高效的物体检测框架，支持实时推理。以下是一个 Python 示例代码片段用于加载模型并对每一帧执行推理操作： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO # 加载预训练的 YOLOv8 模型 model = YOLO('yolov8n.pt') def process_frame(frame): """对单帧图像应用 YOLOv8 推理""" results = model(frame, conf=0.5) # 设置置信度阈值 annotated_frame = results[0].plot() # 绘制边界框 return annotated_frame ``` 此函数接受一帧作为输入，返回带有标注边界的帧。 --- #### 3. 将推理后的帧重新编码并推送至 RTSP 服务器 经过 YOLOv8 处理后的帧需要重新编码成适合传输的格式（如 H.264），然后通过 FFmpeg 推送回 RTSP 服务器。可以借助 OpenCV 和子进程模块调用 FFmpeg 来完成该过程： ```python import subprocess as sp def push_to_rtsp(frames_generator, rtsp_url): """ frames_generator: 返回每帧数据的生成器 rtsp_url: 目标 RTSP URL """ command = [ 'ffmpeg', '-re', # 启动实时模式 '-f', 'rawvideo', '-pix_fmt', 'bgr24', '-s', f'{width}x{height}', # 宽高设置 '-r', str(fps), # 帧率 '-i', '-', # 输入来自管道 '-c:v', 'libx264', '-preset', 'ultrafast', '-tune', 'zerolatency', '-rtsp_transport', 'tcp', '-f', 'rtsp', rtsp_url # 输出地址 ] pipe = sp.Popen(command, stdin=sp.PIPE) try: for frame in frames_generator(): pipe.stdin.write(frame.tobytes()) finally: pipe.terminate() ``` 在此过程中，`frames_generator()` 应当提供连续的帧序列，这些帧已经过 YOLOv8 推理处理。 --- #### 4. VLC 测试推流效果 一旦成功推送至 RTSP 服务器，即可利用 VLC Media Player 验证推流质量。启动 VLC 并选择菜单中的 **Media -> Open Network Stream**，随后输入对应的 RTSP 地址以查看直播画面[^2]。 --- #### 完整工作流程总结 整个解决方案涉及三个主要阶段： - 利用 FFmpeg 抓取原始 RTSP 数据； - 结合 YOLOv8 执行逐帧分析与标记； - 再次运用 FFmpeg 将修改过的帧发送给新的 RTSP 端点供后续消费。 这种架构不仅适用于监控场景下的智能分析需求，在其他领域也有广泛的应用潜力。 ---