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流星雨监控程序
目标是代替ufohd2capture，可以用于配置比较低的小机器
相对于ufocapturehd2的优势， 需要配置较低
经测试, 在2.4GHz的4核心4线程 cpu(Intel J2900)上，可以跑30FPS 1920x1080 视频
主机:
windows系统,win10 win11. 小主机, cpu 2.4GHz, 4核心.
不推荐Linux系统, 因为显卡驱动不容易安装,需要较高的技术水平.
不推荐树莓派, 原因同Linux系统.
如果使用h264编码进行录制
单路录制, 机械硬盘200GB即可
双路录制, 机械硬盘500GB大概率也可以, 比较推荐固态硬盘
三路录制, 需要您进行尝试和探索, 我也没试过. 猜测1TB固态硬盘才能保障稳定录制
如果使用mjpeg编码进行录制
需要的磁盘空间是h264的两倍即可
推荐使用 索尼 IMX291 摄像头. CMOS底比较大,适合拍摄星空
如果您的摄像头CMOS尺寸太小, 则噪点会比较多. 所以推荐IMX291这款, 如果使用IMX485, 则更好.
建议在windows使用,原因是显卡驱动程序比较容易安装. 在Ubuntu下intel核心显卡驱动安装比较困难,无法使用h264_qsv编码
本程序默认使用mjpeg码流， 如果cpu支持硬件编码h264，则可以尝试使用h264_qsv编码器
如果是windows环境 , 且是 Intel核心显卡, 则可以尝试h264_qsv编码, nvdia显卡尝试 h264_nvenc, amd显卡尝试 h264_amf
如果是Ubuntu环境, 请尝试 mjpeg 编码, 经过我的测试, 2.4GHzCPU 只能达到15fps, 如果需要更高比如30fps,则对CPU要求也会很高.
如果您在Ubuntu环境,安装好了显卡驱动程序, Intel核心显卡可以尝试 h264_qsv 编码, nvdia显卡尝试 h264_nvenc, amd显卡尝试 h264_amf
如果是树莓派, 且编译了带h264_omx编码的ffmpeg, 则编码器使用 h264_omx
本程序依赖ffmpeg命令,
我目前只测试过 4.x.x 版本的ffmpeg, 不能保证 5.x 和 6.x也能正常工作
Windows环境,需要到ffmpeg官网(https://ffmpeg.org/download.html) 下载ffmpeg可执行程序, 下载压缩包,解压缩到某个目录, 并将目录添加到环境变量. 如何验证安装是否成功, 可以打开cmd, 输入 ffmpeg -v 看看是否能正常看到输出的版本号
Linux环境, sudo yum install ffmpeg 或者 sudo apt install ffmpeg, 验证方法, 在shell中输入 ffmpeg -v 看看是否正常显示版本号
如果是树莓派, 则需要手工编译ffmpeg, 启用h264_omx编码, 比较麻烦, 不推荐.
将usb摄像头插入主机的usb口, 执行下面的命令, 检查系统是否能正常识别摄像头
Windows中, 打开cmd 输入 ffmpeg -list_devices true -f dshow -i dummy 看看返回结果
Linux系统中, 在shell中输入 ffmpeg -hide_banner -sources v4l2 看看返回结果
参考config.ini.xx文件,对应你的操作系统, 配置 文件中都有说明
比如win11系统,可以参考config.ini.win
如果是Ubuntu系统,可以参考config.ini.linux
要查看具体说明,需要看config.ini文件中已有的备注内容, 这里仅列出比较关键的内容
该配置用于指定用哪个摄像头,
如果是linux系统,则可能是/dev/video0类似的内容,具体需要您多尝试
设置录制视频的编码格式, 具体如何配置,参见 "如何使用" 部分的内容
您所在位置的 GPS 坐标,
您可以通过搜索引擎, 来获取您的大概地理位置, 首先知道您国家的首都的坐标, 进而推算您的城市大概得位置, 然后进一步通过搜索引擎或者 谷歌地图等app, 查看您的坐标. 填入配置文件
如果您不填写,则默认的地点, 是中国北京的坐标
默认可以不填写， 程序会自动获取
您的python可执行文件的位置,全路径
如果是windows系统, 我们建议使用venv功能, 则这里应该填写 .\venv\Scripts\python
如果是Linux系统,我们也建议使用venv功能, 则这里应该填写./venv/bin/python
如果您不使用venv,
windows需要填写全路径,比如D:\python311\python
Linux需要填写全路径,比如 /usr/bin/python3
离线分析时, 使用多少个进程并行执行,如果您的系统配置比较高,则可以尝试设置为4或者8
如果您的系统配置比较低,例如小型mini主机, 则设置为1
是否开启ftp服务, 默认不开, 如果您想开启,则设置为1. 但需要注意修改源代码中的密码, 默认密码是123456, 比较简单,容易被攻击
ftp服务的根目录
搭配 ENABLE_FTP_SERVER 选项一起使用. 当且仅当ENABLE_FTP_SERVER设置为1时有效.
根据自己的硬件性能,逐步调整fps到可用的程度. 如果 ffmpeg 日志中提示丢帧, 则fps设置过大, 需要降低fps, 以保证画面流畅
还要看摄像头支持哪些分辨率.如果设置错误,则无法录制视频
问题: 我不知道我的摄像头叫什么名字, 怎么办?
可以执行脚本, 来查看系统当前连接了哪些摄像头, 显示出摄像头名称
对于windows系统, 双击 detect_meteor目录中的 show_video_device.bat
对于linux系统, cd detect_meteor, 执行 sh show_video_device.sh
注意: 如果您当前设备上只接了一个摄像头,在windows下可以不配置, 在Linux中,必须配置可以从/dev/video0 开始尝试
问题: 我不知道我的摄像头支持哪些分辨率和fps,怎么办?
回答:
默认是自动识别,您可以不配置, 这样默认会使用摄像头支持的最高分辨率
如果您想指定分辨率和fps:
首先配置好摄像头名称, 如果您只有一个摄像头,则可以不配置,或者配置为空
对于windows系统, 双击 detect_meteor目录中的 show_video_format_support.bat
对于linux系统, cd detect_meteor, sh show_video_format_support.sh
根据显示出来的信息, 查看摄像头支持哪些分辨率和fps. 配置到 config.ini 文件中
版本: 推荐使用Python 3.10及以上
新建virtual env.
windows下,
资源管理器中在detect_meteor目录空白处,点击右键 -> 在此处运行cmd,
这里假定您的Python安装在D:\python311目录
在弹出的 command 中输入 D:\python311\python.exe -m venv venv.
Linux下,
cd detect_meteor, python3 -m venv venv
安装依赖
对于 windows系统,
在 detect_meteor 目录下, 鼠标双击 install_dep.bat
对于 Linux 系统,
在 detect_meteor 目录下, 执行命令 sh install_dep.sh
运行本程序
windows下, 双击 offline_detect_from_mp4.bat
Linux下, 在detect_meteor目录下, 执行 sh run.sh
配置开机自动启动,
Windows下, 右键点击 offline_detect_from_mp4.bat, 发送到桌面快捷方式, 将 快捷方式,复制到 开始菜单的 启动 目录
Linux下, crontable中配置 */5 * * * * cd /home/yourname/workspace/meteor_monitor_script/detect_meteor && sh run.sh
配置 mask-1280-720.bmp 遮罩图像, 目的是排除掉画面中的一些非天空部分, 这部分可能会引起False Positive, 流星的误报
比如 画面中远处楼宇的灯光变化, 可能会让程序以为是有画面变化
问题: 在哪个目录新建 遮罩图像?
答: 在视频目标输出目录, 在配置文件的 base_output_path 选项, 该路径由您指定
问题: 遮罩图像黑色白色代表什么意思?
答: 黑色表示要遮盖的部分, 白色表示要检测的部分
使用ffmpeg, 高效录制视频. 这部分,我没有足够能力使用python实现, 所以借助ffmpeg的能力
ffmpeg 支持多种编码格式, h264支持多种硬件加速, 比如Intel核心显卡, nvdia显卡, AMD显卡
备注: 曾经使用过一个方案 使用windows自带的相机app,进行录像. 这个方案不够稳定, 已被废弃. 该方案使用sikuli进行UI自动化操作, 非常不稳定.
为什么不做实时分析?
因为硬件性能不够. 我的目的是在低配置的硬件上,运行本程序. 如果您的硬件性能已经很强悍, 则建议直接使用ufohd2
离线分析的原理
步骤1
使用典型的opencv 运动检测算法: 帧差法, 识别画面的变化
步骤2
根据一些特征,过滤掉不是流星的东西, 比如蝙蝠, 小飞虫等.
步骤3
使用ffmpeg 将原始视频切片, 切片后单独存储起来