当前位置: 首页 > ai >正文

Qt/C++源码/监控设备模拟器/支持onvif和gb28181/多路批量模拟/虚拟监控摄像头

一、功能特点

  1. 标准onvif协议,支持设备搜索、获取参数、快照抓图等。
  2. 支持264/265/aac等标准视音频协议传输。
  3. 支持多路批量onvif设备模拟,每一路都独立的端口。
  4. 支持本地摄像头采集转成onvif,可选择不同的设备、分辨率、帧率等参数。
  5. 支持本地桌面采集转成onvif,可选择不同的屏幕、分辨率、帧率等参数。
  6. 支持各种视频文件和视频流转成onvif,可重新设置编码转换以及分辨率转换。
  7. 支持4K、8K等高清分辨率,不限制分辨率,非264/265会自动转码推流。
  8. 每一路都可以设置统一或者独立的用户验证信息,为空则表示不验证。
  9. 可以把任意内容接入到NVR以及视频监控系统,方便保存录像文件,以便回放可查。
  10. 也可作为压力测试工具,比如模拟几千路onvif设备,让集成平台软件做接入压力测试。
  11. 推出去的流不仅有rtsp格式,还支持rtmp、http、flv、ws-flv、webrtc等方式访问,可以直接网页查看。
  12. 在管理工具上可以看到每一路的推流状况以及分辨率信息,非常直观。
  13. 支持自动重连拉流,重连推流,保证7乘以24小时稳定运行。
  14. 可无缝上传到市面上所有的onvif协议设备,包括海康、大华、宇视、华为、天地伟业等,也支持ONVIF Device Manager国际onvif工具。
  15. 支持Qt4/Qt5/Qt6以及后续所有版本、所有编译器、所有开发环境。
  16. 支持windows、linux、mac、国产OS、嵌入式linux、RK3588、树莓派、香橙派等系统。

二、效果图

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

三、文件地址

  1. 文件地址:https://pan.baidu.com/s/1d7TH_GEYl5nOecuNlWJJ7g 提取码:01jf 名称:bin_video_simulate.zip
  2. 国内站点:https://gitee.com/feiyangqingyun
  3. 国际站点:https://github.com/feiyangqingyun
  4. 项目大全:https://qtchina.blog.csdn.net/article/details/97565652
http://www.xdnf.cn/news/15940.html

相关文章:

  • RedisJSON 指令精讲JSON.TOGGLE 键翻转布尔值
  • Python趣味算法:实现任意进制转换算法原理+源码
  • 【无标题】buuctf-re3
  • 企业级IIS配置手册:安全加固/负载均衡/性能优化最佳实践
  • PyQt5—QLabel 学习笔记
  • 常用 Flutter 命令大全:从开发到发布全流程总结
  • ELF 文件操作手册
  • Java 动态导出 Word 登记表:多人员、分页、动态表格的最佳实践
  • C++11--锁分析
  • ospf技术
  • 【SpringAI实战】实现仿DeepSeek页面对话机器人
  • Jiasou TideFlow AIGC SEO Agent:全自动外链构建技术重构智能营销新标准
  • 技术与情感交织的一生 (十)
  • Spring处理器和Bean的生命周期
  • LinkedList与链表(单向)(Java实现)
  • 【2025/07/21】GitHub 今日热门项目
  • WinForm-免费,可商用的WinForm UI框架推荐
  • Linux 命令大全
  • Three.js实现银河流光粒子星空特效原理与实践
  • 【Android】交叉编译faiss库 | 问题解决
  • 【HarmonyOS】ArkTS语法详细解析
  • C++ <继承> 详解
  • Java IO流体系详解:字节流、字符流与NIO/BIO对比及文件拷贝实践
  • kafka 生产和消费 性能测试工具 kafka-producer-perf-test.sh kafka-consumer-perf-test.sh
  • 安装docker可视化工具 Portainer中文版(ubuntu上演示,所有docker通用) 支持控制各种容器,容器操作简单化 降低容器门槛
  • 2025最新版IntelliJ IDEA Ultimate for Mac专业版安装使用指南
  • C#最佳实践:为何应尽量减少静态类的使用
  • 【PTA数据结构 | C语言版】旅游规划
  • WSL如何安装docker?
  • 基于ArcFace损失函数训练的人脸特征提取模型