考虑到是基于物联网的视频系统,在生产环境中必然存在网络不稳定,带宽有限制的情况,所以传统的端口转发不能适应其网络环境。
于是我们想到了采集端收集到的视频可以经过处理,再以图片的形式发给服务端,并配合帧率检测处理,帧率变化大的时候发送频率快,帧率变化小的时候发送频率较慢。然后在服务端进行连接、复原成能播放的视频流。
采集端软件运行在树莓派上,树莓派与海康威视摄像头处于同一内网中(可用网线直接连接)。
树莓派获取到海康威视摄像头的rstp流后进行处理,并分割、封装成大小相同的udp包,向服务器端传输。
服务器端受到包后,重新连接,处理,并以mp4格式写入文件。
udp应用层采用一个结构体。
我们每一次用opencv::Mat这个数据结构保存从网络摄像头读来的每一帧画面,并分一条线程进行入队处理。理想情况是直接传输完整的Mat,然而实际上socket UDP一次只能传输65535字节的char*型数据。
我们的摄像头获取到的是1980*1080大小的Mat,远远超过了这个大小。再者,一次性传输过大的数据也不满足物联网生产环境网络不稳定的要求,所以我们考虑把Mat型数据分割为等长的“小包”,把这些“小包”发送给服务端后再连接成为“大包”。
很显然,我们必须对每一个小包进行标志处理,否则我们无法分辨出这个“小包”在原来Mat型“大包”中的位置,我们定义了一个结构体,对每一个“小包”来说,它们有以下的标识:
我们先使用opencv中的函数:cv::imencode,将Mat编码,并装入std::vector容器里。
我们每一次 memcpy 从buf_all[0]地址开始,EACH_PACK大小的数据到我们的buf中(除最后一次可能小于EACH_PACK)。
opencv
安装阶段:
联网配置时:
sudo 运行 conf.sh,自动化配置环境
运行makefile,自动编译
可执行文件在build文件夹里
client为客户端程序
server为服务端程序
用法: 客户端: chmod 777 clnstart.sh ./clnstart.sh
服务端: chmod 777 sevstart.sh ./sevstart.sh
按要求输入参数即可
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