live h.264 encoder + dss实时直播中关于sdp的问题

zhang_jiang 2010-09-16 02:41:50
最近在搭建一过流媒体服务器,源使用了一段ffmpeg编码的h.264 rtp流。流中存在多个I-frame。
将生成sdp文件test.sdp放到dss目录下,并该流rtp方式发送给dss,客户端vlc通过rtsp://dss ip/test.sdp播放该流。

现在的问题是,该流sps和pps是变化的,而sdp只使用最开始的sps和pps生成其中的sprop-parameter-sets, vlc
只能从流发送前就打开rtsp://dss ip/test.sdp才能播放,否则都是黑屏,即使是其他i帧来了。

中间i帧来的时候需要更新sdp文件?还是有什么方式解决这个问题?

sdp文件如下:

v=0
o=- 14992718226847809240 14992718226847809240 IN IP4 localhost.localdomain
s=Unnamed
i=N/A
c=IN IP4 192.168.0.128
t=0 0
a=tool:sdpgen
a=recvonly
a=type:broadcast
a=charset:UTF-8
m=video 3002 RTP/AVP 96
b=RR:0
a=rtpmap:96 H264/90000
a=fmtp:96 packetization-mode=1;profile-level-id=42c028;sprop-parameter-sets=Z0LAKJp0A8ARMg==,aM48gA==;
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死亡前奏曲 2012-05-28
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请教 楼主 你的 sdp文件时如何生成的呢?
zhang_jiang 2011-06-08
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opticssim:

你好!不把sps ,pps信息写入sdp中,可以将这2种包包含在流中发送。
opticssim 2010-12-22
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请教楼主,你不发送sps,pps信息,那VLC可以播放么?除非你的h264流里面也要发送这个2种帧,否则VLC应该不能播放吧?请教楼主如何解决这个问题的呀?谢谢!
zhang_jiang 2010-09-17
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to dengzikun:
sdp中不保存sps,pps信息vlc可以播放,不过QuickTime启动就出错。。。

to yzcuprim:
我们认识?
zhang_jiang 2010-09-16
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谢谢回复,我试试看
dengzikun 2010-09-16
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把sdp中的sps,pps信息去掉试试看.
zhang_jiang 2010-09-16
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谢谢!
数据集可视化效果见下方。 【数据集概况】 · 检测类别(中文):[公交车(bus), 车辆(vehicle)] · 训练集:1899 张 · 验证集:0 张 · 测试集:0 张 · 总计:1899 张 该数据集聚焦于城市道路环境下的车辆检测任务,旨在为智能交通系统提供高质量的标注数据支持。通过采集真实道路场景中的各类车辆图像,该数据集能够有效支撑车辆识别与分类模型的训练与优化,具有较高的实用价值和研究意义。数据集覆盖了多种车辆类型,包括公交车和普通车辆,为复杂交通环境下的目标检测提供了丰富的样本。... 【训练曲线与评估图】 【模型训练配置】 参数 | 值 模型 | yolo26n 训练轮数 | 100 epochs 输入尺寸 | 640x640 批次大小 | 24 优化器 | auto 初始学习率 | 0.01 训练设备 【关键指标汇总】 训练了 96 个 epoch,最终轮指标: 指标 | 数值 mAP50 | **0.9950** mAP50-95 | 0.9884 Precision | 0.9513 Recall | 0.9659 train/box_loss | 0.0783 train/cls_loss | 0.0416 val/box_loss | 0.1259 val/cls_loss | 0.0771 【训练过程分析】 96 轮训练后 mAP50 达到 0.9950,模型收敛良好。Loss 曲线前段快速下降,后段趋于平稳,val_loss 无反弹,没有明显过拟合。mAP50-95 为 0.9884,和 mAP50 差距仅 0.01,框的定位精度也很扎实。 【模型性能评估】 Precision 0.9513、Recall 0.9659,精召双高,模型对公交车、车辆的检测能力强。多类检测中,不同类别性能可能有差异,需关注难例类别的表现。 【预测效果展示...
内容概要:本文系统研究了基于连续小波变换(CWT)与多种深度学习模型相结合的机械故障诊断方法,利用凯斯西储大学轴承故障公开数据集进行实验验证,并提供了完整的Matlab代码实现。研究首先通过连续小波变换将一维振动信号转化为二维时频图像,以增强信号的时频特征表达能力;随后构建并对比了CNN、ResNet、CNN-SVM、CNN-BiGRU、CNN-LSTM等多种深度神经网络模型用于故障分类识别,全面分析各模型在诊断精度、收敛速度与泛化能力等方面的性能差异。该研究融合信号处理与深度学习技术,属于具有创新性的未发表成果,达到可复现SCI一区论文水平。; 适合人群:适用于具备信号处理基础和机器学习知识,从事故障诊断、状态监测、工业自动化等领域的研究生、科研人员及工程技术开发者;尤其适合熟悉Matlab编程并希望开展相关课题研究或工程应用的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备(如电机、齿轮箱、轴承等)的早期故障检测与智能分类;②支撑学术科研中关于深度学习与信号处理融合方法的研究与高水平论文复现;③作为课程设计、毕业设计或科研项目的实践案例,提升从数据预处理到模型构建再到实证分析的全流程能力。; 阅读建议:建议结合所提供的Matlab代码同步运行与调试,重点关注连续小波变换的参数选择、时频图生成策略以及各类深度学习模型的网络结构设计与训练细节,同时可进一步探索其他小波基函数、优化算法或多模型融合策略以拓展研究深度。

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