用AI为工业装上“智能眼”：图像识别与实时视频流的融合实践

一、引言：工业自动化的“智能眼睛”

随着智能制造、工业4.0的持续推进，计算机视觉逐渐取代人眼，成为工业自动化场景中不可替代的“感知系统”。
从生产线上的缺陷检测，到仓储机器人中的定位与导航，再到高危场所的远程识别与告警，图像识别技术已经从实验室走向生产线核心。

但现实问题是，工业视觉系统在部署时往往面临三大难点：

📡 视频源复杂：设备支持 RTSP/RTMP/USB 不一，接入不统一；
⏱ 实时要求高：必须边播边识别，毫秒级延迟控制；
🧠 AI模型计算重：嵌入式、ARM端资源有限，难以大模型推理。

如何在“稳定接入工业视频流”的基础上，高效对接图像识别模型，成为构建智能工业视觉系统的关键一环。

二、整体方案设计：视频输入 × 机器学习模型融合

本方案采用如下架构组合：

🎬 大牛直播SDK：负责 RTSP/RTMP 摄像头流的实时接入与解码；
🧠 OpenCV + AI 模型（如 ONNXRuntime）：进行图像识别任务；
⚙️ 业务处理模块：如结果上报、告警触发、界面显示、PLC对接等。

数据链路流程如下：

三、基于大牛直播SDK的视频接入与回调实现

✅ Step 1：接入 RTSP/RTMP 工业摄像头

通过大牛直播SDK提供的接口，一行代码即可接入 RTSP/RTMP 视频流：

/*
 * SmartPlayer.java
 * Created by daniusdk.com
 * WeChat: xinsheng120
 */
 
private void InitAndSetConfig() {
	openPlayer();

	if (playerHandle == 0) {
		Log.e(TAG, "playerHandle 创建失败");
		return;
	}

	configurePlayerOptions();
	setPlaybackUrl();
}

private void openPlayer() {
	playerHandle = libPlayer.SmartPlayerOpen(myContext);
	if (playerHandle != 0) {
		libPlayer.SetSmartPlayerEventCallbackV2(playerHandle, new EventHandlerV2Impl(handler, this));
	}
}

private void configurePlayerOptions() {
	libPlayer.SmartPlayerSetBuffer(playerHandle, playBuffer);

	//设置实时回调下载速度
	libPlayer.SmartPlayerSetReportDownloadSpeed(playerHandle, 1, 2);

	libPlayer.SmartPlayerSetFastStartup(playerHandle, isFastStartup ? 1 : 0);

	libPlayer.SmartPlayerSaveImageFlag(playerHandle, 1);

	int is_using_tcp = 1;   //设置RTSP TCP/UDP模式(默认UDP模式)
	libPlayer.SmartPlayerSetRTSPTcpMode(playerHandle, is_using_tcp);

	int rtsp_timeout = 10;  //设置RTSP超时时间, timeout单位为秒，必须大于0
	libPlayer.SmartPlayerSetRTSPTimeout(playerHandle, rtsp_timeout);

	libPlayer.SmartPlayerSetRTSPAutoSwitchTcpUdp(playerHandle, 1);
}

private void setPlaybackUrl() {
	//playbackUrl = "rtmp://192.168.0.101:1935/hls/stream1";
	//playbackUrl = "rtsp://192.168.1.4:18554/stream1";

	Log.i(TAG, "setPlaybackUrl: " + playbackUrl);

	if (playbackUrl == null || playbackUrl.isEmpty()) {
		Log.e(TAG, "playbackUrl is NULL");
		return;
	}
	libPlayer.SmartPlayerSetUrl(playerHandle, playbackUrl);
}

支持工业设备中常见的：

RTSP拉流（安防摄像头）
RTMP推流（边缘设备、编码器）
本地文件/USB摄像头等拓展

✅ Step 2：开启 YUV 或 RGB 图像帧回调

在播放过程中，启用帧数据回调，将视频帧送入图像识别模块，以回调RGB数据为例：

private static class RGBAExternalRender implements NTExternalRender {
	// public static final int NT_FRAME_FORMAT_RGBA = 1;
	// public static final int NT_FRAME_FORMAT_ABGR = 2;
	// public static final int NT_FRAME_FORMAT_I420 = 3;

	private final String image_path_;
	private long last_save_image_time_ms_;

	private int width_;
	private int height_;
	private int row_bytes_;

	private ByteBuffer rgba_buffer_;

	public RGBAExternalRender(String image_path) {
		this.image_path_ = image_path;
	}

	@Override
	public int getNTFrameFormat() {
		Log.i(TAG, "RGBAExternalRender::getNTFrameFormat return " + NT_FRAME_FORMAT_RGBA);
		return NT_FRAME_FORMAT_RGBA;
	}

	@Override
	public void onNTFrameSizeChanged(int width, int height) {
		width_ = width;
		height_ = height;

		row_bytes_ = width_ * 4;
		rgba_buffer_ = ByteBuffer.allocateDirect(row_bytes_ * height_);

		Log.i(TAG, "RGBAExternalRender::onNTFrameSizeChanged width_:" + width_ + " height_:" + height_);
	}

	@Override
	public ByteBuffer getNTPlaneByteBuffer(int index) {
		if (index == 0)
			return rgba_buffer_;

		Log.e(TAG, "RGBAExternalRender::getNTPlaneByteBuffer index error:" + index);
		return null;
	}

	@Override
	public int getNTPlanePerRowBytes(int index) {
		if (index == 0)
			return row_bytes_;

		Log.e(TAG, "RGBAExternalRender::getNTPlanePerRowBytes index error:" + index);
		return 0;
	}

	public void onNTRenderFrame(int width, int height, long timestamp) {
		if (rgba_buffer_ == null)
			return;

		rgba_buffer_.rewind();

		// copy buffer

		// test
		// byte[] test_buffer = new byte[16];
		// rgba_buffer_.get(test_buffer);

		Log.i(TAG, "RGBAExternalRender:onNTRenderFrame " + width + "*" + height + ", t:" + timestamp);

		// Log.i(TAG, "RGBAExternalRender:onNTRenderFrame rgba:" +
		// bytesToHexString(test_buffer));
	}
}

四、图像识别模块：AI模型 + OpenCV 工业场景实战

🔍 常见识别任务：

场景	目标
生产质检	裂痕识别、缺件检测
工厂监控	人员识别、工服识别
工业装配	零件识别、条码识别
危险区域	区域入侵检测、姿态识别

🤖 示例：ONNX格式模型的推理处理流程

伪代码如下：

public void process(Mat frame, long timestamp) {
    // 前处理：尺寸、归一化、通道变换
    Mat resized = new Mat();
    Imgproc.resize(frame, resized, new Size(224, 224));
    resized.convertTo(resized, CvType.CV_32F, 1.0 / 255);

    // 模型推理（ONNXRuntime、NCNN等）
    float[] inputData = matToCHW(resized);
    float[] output = aiModel.run(inputData);

    // 后处理：结果解码 + 可视化
    List<Rect> results = decodeBoxes(output);
    for (Rect r : results) {
        Imgproc.rectangle(frame, r.tl(), r.br(), new Scalar(0, 255, 0), 2);
    }

    // 可视化/输出
    renderer.drawFrame(frame);
}

五、边缘部署优化建议

🧩 帧率控制：可选每秒处理2~5帧即可满足大多数识别任务；
💡 轻量模型：推荐使用 MobileNet、YOLOv8-n、ResNet18 等结构；
⚙️ 异步线程处理：回调中不要阻塞，图像处理用独立线程池；
🔄 模型热切换：不同工位/任务可支持动态替换推理模型；
📤 识别结果回传：MQTT、Modbus、TCP 上报识别结果/坐标/截图；

六、典型应用案例

✅ 工业质检

相机通过 RTSP 推流检测产品表面；
OpenCV识别裂纹、划痕、偏位；
异常帧保存为图片并上报服务器。

✅ 智能安全生产

工厂内 RTMP 视频流实时分析；
检测是否佩戴安全帽、是否误入危险区域；
未合规人员触发声光报警。

✅ 自动分拣系统

机械臂前端通过摄像头识别零件类型；
用 AI 模型判断形状、标签、颜色；
识别后控制下游执行动作。

七、总结：AI识别从不只是模型，更是系统

在工业自动化落地过程中，图像识别的价值不在于“看得见”，而在于“看得准 + 反应快 + 接得上”。

大牛直播SDK 提供稳定、标准化的视频流输入接口，
OpenCV 提供灵活而强大的图像处理能力，
AI 模型提供智能识别大脑，
三者融合构建起一套真正可部署、可扩展、可维护的智能视觉系统。

posted @ 2025-07-09 12:27 音视频牛哥阅读(15) 评论(0) 收藏举报来源

刷新页面返回顶部

Daniulive

Github: https://daniusdk.com QQ：89030985