Конвейер видео: Видео работы ленточных транспортеров

вибрационный конвейер видео

видео вибрационного конвейера

Видео Работа конвейера в убойном цехе мк, для того, чтобы оставить комментарий к ролику, Вам необходимоВибрационный конвейер — Статьи — Горная энциклопедия,Вибрационный конвейер состоит из неподвижной рамы, привода, одного или нескольких рабочих органов и упругих соединений. Рабочий орган вибрационного Конвейеры вибрационные,Конвейеры вибрационные (виброконвейеры) для транспортировки материалов. Вибрационные конвейеры наиболее эффективны при транспортировке пылящих, химически агрессивных, взрывоопасных, абразивных, горячих и других

Хотите купить вибрационный конвейер в России?

Все объявления о продаже вибрационного конвейера в России. Сравните цены и купите недорого вибрационный конвейер среди 5146 выгодных предложений поставщиков.конвеер грохото вибрационный видео,вибрационный грохот видеоВибрационный грохот виброгрохот ВГ 1. На видео полностью заснят наш завод по сушке, просеиванию и упаковке песка. ТаВибрационный ленточный конвейер,вибрационный конвейер машины. Ленточный конвейер для сбой concreate. L&M Heavy Industry is a manufacturers of jaw Crusher, cone Crusher, sand making machine, vsi impact crusher, mobile crusher plant and vertical mill, ultra-fine grinding, tricyclic medium-speed micro-grinding, coarse powder, pulverized coal mill, Raymond Mill, hanging roller mill.

вибрационный питатель конвейера

Вибрационный питательSKD Наша компания производит вибрационный питатель который главнымвибрационный конвейер цена,вибрационный конвейер фото. Ленточный конвейер, вибрационный грохот Онлайн поддержка.. фото из вибрационных грохотов. вибрационный грохот 2 сита цена. получить ценугончаревич и.ф. вибрационные грохоты и конвейеры,Конвейер вибрационные питатели Спецификации Чертежи информация дробилка Китай грохот вибрационные как крепить сита видео; грохот вибрационный бункер

Конвейер Все промышленные производители Видеоролики

вибрационный конвейер Вибрационный питатель AViTEQ- подходит для транспортировки и дозирования большинства сыпучих материалов. видео вибрационного конвейера,Видео Работа конвейера в убойном цехе мк, для того, чтобы оставить комментарий к ролику, Вам необходимопринцип стоимости вибрационного конвейера,Принцип действия конвейера вибрационного типа основан на микробросках, которые создаются при помощи колебаний определённой частоты, амплитуды и угла грузонесущего органа.

Вибрационный ленточный конвейер

вибрационный конвейер машины. Ленточный конвейер для сбой concreate. L&M Heavy Industry is a manufacturers of jaw Crusher, cone Crusher, sand making machine, vsi impact crusher, mobile crusher plant and vertical mill, ultra-fine grinding, tricyclic medium-speed micro-grinding, coarse powder, pulverized coal mill, Raymond Mill, hanging roller mill.вибрационный конвейер цена,вибрационный конвейер фото. Ленточный конвейер, вибрационный грохот Онлайн поддержка.. фото из вибрационных грохотов. вибрационный грохот 2 сита цена. получить ценувибрационный питатель конвейера,Вибрационный питательSKD Наша компания производит вибрационный питатель который главным

видео конвеер грохот

видео конвеер грохот видео конвеер грохот 89, 50°, y180l8, 2×11, 6083×4028 сито, вибрационный питатель, ленточный конвейер и многое другое Read More конвеер грохот вибрационныи 1 1 10Онлайнзапросгончаревич и.ф. вибрационные грохоты и конвейеры,Конвейер вибрационные питатели Спецификации Чертежи информация дробилка Китай грохот вибрационные как крепить сита видео; грохот вибрационный бункервибрационный конвейер минеральных pdf,вибрационный конвейер видео. Вибрационный конвейер Автоматизация. Получить цену. вертикальная помола цемента мельница pdf. вертикальная сырьевая мельница Видео.get price

Дешевая и качественная соль конвейер продукция от соль

Контакты Профиль компании Видео ленточный конвейер, вибрационный грохот, вибрационный сепаратор, ультразвуковой вибрационный грохот, вибрационный питательВибрационный минеральный конвейер Pdf,Конвейер для раздавливания и сортировки. видео для сортировки скрининг вибрационный конвейер . какую дробилку поставить для гранита-Совокупный,, для вибрационный грохот moktali,Мы поставим грохот сделанный в РФ или Китае. от 7 до 22 метров кв. от 2 до 4 ярусов. Видео о дробильно . Прочитайте больше; Вибрационный ленточный конвейер

вибрационный питатель zsw 490 * 110 обработка материалов

вибрационный питатель zsw * 110. Вибрационные питатели серии ZSW_SANME. Вибрационный питатель zsw; Вибрационный питатель gzg. zsw-490×110 580 200-300 15 4957×1648×1209 5320 4900×1100 zsw-590×110 600 200-300 22 5957×1648×1365 6130 5900×1100 zsw-490×130 750 400-560 .конвейер ср 70 инструкция по эксплуатации,видео вибрационного конвейера. вибрационный конвейер и его устройство схемы Схема устройства вибрационного конвейера одним из самых влиятельных ученых мирового класса по количеству цитирований его публикаций.грохот вибрационный техническое описание и виды ,вибрационный конвейер видео обработка материалов вибрационный конвейер deradar abs. грохот конвейер вибрационный прайс. вибрационный грохот гид 51 обработка материалов .

видео вибрационного конвейера

Видео Работа конвейера в убойном цехе мк, для того, чтобы оставить комментарий к ролику, Вам необходимовибрационный конвейер и его устройство схемы,Вибрационный грохот для холодного агломерата lzs состоит из вибрационного бания, lzs1560, 9, 10°, 200, 200, 8-9, 50°, y180l-8, 2×11, 6083×4028 сито, вибрационный питатель, ленточный конвейер и . Read Moreпринцип стоимости вибрационного конвейера,Принцип действия конвейера вибрационного типа основан на микробросках, которые создаются при помощи колебаний определённой частоты, амплитуды и угла грузонесущего органа.

ленточный конвейер полевского видео датчики

Ленточные конвейеры PRADO Storage Project Ленточный конвейер изготовлен из высокопрочной стали s350gd, с полной оцинковкой z-600 (600 г/м²). Модульный дизайн ивибрационный питатель конвейера,Вибрационный питательSKD Наша компания производит вибрационный питатель который главнымвибрационный грохот moktali,Мы поставим грохот сделанный в РФ или Китае. от 7 до 22 метров кв. от 2 до 4 ярусов. Видео о дробильно . Прочитайте больше; Вибрационный ленточный конвейер

видео ленточный конвеер picture-art

видео ленточный конвеер обработка материалов конвеер грохото вибрационный видео Линейный вибрационный,конвеер грохот,ленточный конвейер полевского видеоДешевая и качественная соль конвейер продукция от соль,Контакты Профиль компании Видео ленточный конвейер, вибрационный грохот, вибрационный сепаратор, ультразвуковой вибрационный грохот, вибрационный питательвибрационный конвейер минеральных pdf,вибрационный конвейер видео. Вибрационный конвейер Автоматизация. Получить цену. вертикальная помола цемента мельница pdf. вертикальная сырьевая мельница Видео.get price

конвейер ср 70 инструкция по эксплуатации

видео вибрационного конвейера. вибрационный конвейер и его устройство схемы Схема устройства вибрационного конвейера одним из самых влиятельных ученых мирового класса по количеству цитирований его публикаций.「Вибрационный ленточный конвейер в Австралии」,Вибрационный питатель, Ленточный Конвейер, Вибропитатель Питатели являются необходимыми, когда мы должны доставить массовый поток камня и минералов, особенно в полном дробильном заводе.вибрационный питатель zsw 490 * 110 обработка материалов,вибрационный питатель zsw * 110. Вибрационные питатели серии ZSW_SANME. Вибрационный питатель zsw; Вибрационный питатель gzg. zsw-490×110 580 200-300 15 4957×1648×1209 5320 4900×1100 zsw-590×110 600 200-300 22 5957×1648×1365 6130 5900×1100 zsw-490×130 750 400-560 .

Хотите купить телескопический конвейер в России?

Сравните цены и купите недорого телескопический конвейер среди 5084 выгодных предложений поставщиков. Вибрационный конвейер. Видео о грохот вибрационный техническое описание и виды ,вибрационный конвейер видео обработка материалов вибрационный конвейер deradar abs. грохот конвейер вибрационный прайс. вибрационный грохот гид 51 обработка материалов .,

«Лесмаш» — Производство рольгангов, гидравлических подъемников, конвейеров.

Лазерная резка и токарная обработка в Воронеже и Москве

Испытания гидравлики ленточно-цепного штабелеукладчика

 

Наклонный ленточный конвейер типа КЛЖ3

Наклонный ленточный конвейер типа КЛЖ3 длиной 4,75 метра, ширина ленты 600 мм, тип ленты EP 630 (износостойкая). Предназначен для перемещения кусковых и абразивных грузов в запыленных условиях работы.

Мобильный ленточный конвейер для мешков типа КЛПМ

Грузовой тросовый подъемник типа ТПАТ

Грузовой тросовый подъемник типа ТПАТ грузоподъемностью 3 тонны, высота подъема 7,8 метра, платформа 5х3х2,2 метра (ДхШхВ). Место установки — г.Воронеж, ТРЦ «Град», ГКЗ «Event Hall»

Конвейер скребковый оцинкованный

10 тонн/час по пшену. Общая длина 16 метров. Привод NMRV 2,2 кВт, цепь ТРД, скребки полимерные

Шнековый самоподаватель У11-УСШ

Производительность 80 тонн/час по зерну, длина 3,9 метра, двигатель 4 кВт.

Конвейер ленточный штабелеукладчик

Ленточный конвейер типа КЛП в самоходном мобильном варианте. Две одновременно работающие стрелы 2,5 и 10,5 метров, независимая регулировка угла наклона гидравликой.

Вибросито

Предназначено для просеивания сыпучих продуктов в непрерывном цикле

Питатель ленточный легкой серии

Ленточный питатель КЛП легкой серии. Ширина ленты 300 мм, длина 1500 мм, редуктор NMRV.

Цепной пластинчатый конвейер

Цепной пластинчатый конвейер тяжелой серии специального назначения, изготовленный для АО Тихвинский вагоностроительный завод. Общая длина 57 метров, нагрузка 6 тонн.

Автоматическая линия АО «Прогресс» г.Липецк

Пропускная способность 60 паллет/час по 3 этажам. Система на базе Siemens S7 PLC 1500.

Телескопический ленточный конвейер

Конвейер с изменяемой длиной для работы в стесненных условиях

Конвейер роликовый приводной КРП

Стандартная модель приводного рольганга

Спиральный роликовый конвейер

Роликовый конвейер со спиральной геометрией перемещения груза

Автоматическая линия

Автоматическая линия в составе ленточного конвейера, сортировщика и системы скатов.

Ножничный подъемник СПЭГ2-3.0

Ножничный подъемник СПЭГ2-3,0-2-2,5-3,0х2,5-0-0. Грузоподъемность 3000 кг, платформа 3000х2500 мм, рабочая высота 3000 мм, высота в сложенном виде 800 мм.

Наклонный мобильный ленточный конвейер

Ленточный конвейер типа КМЛПн-0,03-0,5х3,0. Длина 3 метра, ширина 500 мм, нагрузка до 30 кг на погонный метр, скорость ленты 0,5 м/с с регулировкой.

Поворотная приводная секция

Приводной роликовый конвейер на поворотной базе для изменения направления движения груза 

Конвейер ленточный плоский 10 метров

Конвейер ленточный плоский типа КЛП. Длина 10 метров, ширина лента 500 мм, скорость движения ленты 0,8 м/с. Лента ПВХ гладкая.

Конвейер ленточный наклонный

Конвейер ленточный крутонаклонный типа КЛП. Угон наклона полого участка 11 градусов, крутого 45 градусов. Лента резинотканевая с перегородками.

Нория цепная НЦК-10

Нория цепная серии НЦК-10. Редуктор Ц2У-160, двигатель 1,5 кВт. Ковши УЗК-50У, цепь ТРД 38-4600. Предзначена для транспортировки жмыха, производительнось 10 тонн/час.

Ножничный подъемник 2 тонны

Подъемный стол СПЭГ-2,0-1,3-2,0х1,5-0-0. Грузоподъемность 2000 кг, платформа 2000х1500 мм, высота подъема 1600 мм, высота в сложенном виде 300 мм.

Шнековый транспортер

Длина 5 метров, спираль 300 мм цельнотянутая , тип трубы — желоб лист 3 мм, редуктор МТС 52А-23,8 5,5 кВт. Производительность от 30 до 50 тонн/час в зависимости от типа груза.

Захваты для металла

Грузозахватные приспособления для листа толщиной до 16 мм.

Нория ленточная

Нория ленточная НЛК 20. Высота 7 метров, ковши сварные стенка 3 мм, шаг ковшей 300 мм. Ремень БКНЛ 450х9 мм, редуктор Ц2У-250, двигатель 11 кВт. Производительность 20 тонн в час по тяжелым грузам, 150 тонн в час по зерну.

Автоматическая линия для подачи паллет

Проект реализован для Воронежской кондитерской фабрики для автоматической подачи паллет между двумя цехами. Состоит из двух реечных подъемников типа ТПАР и межгаллерейного приводного роликового конвейера КРП. Работают полностью в автоматическом режиме под управлением Sieimens PLC S7-700

Поворотный ленточный конвейер

Вариант особого исполнения ленточного конвейера КЛП на поворотной ленте с боковой поддержкой и направляющими роликами 

Нория цепная

Нория цепная тяжелой серии НЦК-20,0-7,5. Редуктор Ц2У-250, двигатель 11 кВт. Ковши УЗК-175, цепь 16х56мм. Предзначена для транспортировки абразивных сыпучих грузов в тяжелых условиях работы.

Транспортер роликово-цепной специальный

Движение груза осуществляется одновременно за счет тяговой цепи и закрепленных на ней роликах, груз в любой момент может быть остановлен в нужной точке 

Транспортер перекрестный

Роликово-цепной конвейер типа КРЦП предназначен для изменения направления потока груза/паллет в автоматических линиях. Подъем перекрестной секции осуществляется с помощью пневматических цилиндров. 

Стол подъема грузоподъемность 7 тонн

Ножничный подъемник типа СПЭГ2 с двойной парой рычагов 

Сбрасыватель ленточный

Ленточный сбрасыватель предназначен для отклонения потоков груза в автоматических линиях

Транспортер ленточный с модульной лентой

Ленточный конвейер серии КЛП с помощью модульной ленты позволяет реализовать криволинейное движение груза с небольшими радиусами поворота

Транспортер желобчатый

Конвейер желобчатый КЛЖ3 предназначен для перемещения сыпучих грузов с плотностью до 2500 кг/м3 

Транспортер ленточный малой нагрузки

Легкая серия конвейеров типа КЛП для перемещения штучных грузов и коробок

Транспортер пластинчатый для поддонов

Пластинчато-цепной конвейер КРП на базе цепи ТРД-38-4600 для перемещения продукции на паллетах

Перекрестная секция

Роликово-пластинчатая секция для перекрестного перемещения поддонов в рамках автоматической линии

Транспортер роликовый с перекрестной секцией

Конвейер роликовый типа КРП с перекрестным конвейером КРПР 

Роликовый конвейер большегрузный

Большегрузный роликовый конвейер типа КРП. Грузоподъемность до 5 тонн на погонный метр, скорость движения 0,2-0,4 м/с.

Желобчатый транспортер с шевронной лентой

Наклонный желобчатый конвейер КЛЖ3 с шевронной лентой для подъема сыпучих грузов

Транспортер ленточный с движением ленты по листу

Ленточный конвейер КЛП без поддерживающих роликов для перемещения легких грузов

Транспортер ленточный 20 метровый

Ленточный транспортер КЛП с резинотканевой лентой с перегородками 

Гидравлический стол с пошаговым режимом

Гидравлический подъемник СПЭГр для работы с пачками ДВП/ДСП

Видеогалерея | www.comitas.ru

Чтобы быть в курсе наших видео сюжетов вы можете подписаться на наш канал на YouTube по этой ссылке

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Примеры готовых ленточных конвейеров — фото, видео, технические характеристики, отзывы заказчиков в Москве


Объектов на странице:
30


Всего в категории: 87 объектов

Конвейер с ПВХ лентой 4100×800


Заказчик: Торговое предприятие

Назначение: перемещение грузов


Тип: Ленточный конвейер


Длина конвейера: 4100 мм


Скорость движения: 18 м/мин


Ширина ленты: 800 мм

Подробнее


Объектов на странице:
30


Всего в категории: 87 объектов

youtube видео конвейер

Высококачественные конусные дробилки от производителя серии CC-S и CC и другие востребованы в промышленности. Чем выше качество агрегата, спосо.ого измельчать крупные куски горных пород и другие материалы, тем точнее фракции заданных размеров.

Принцип работы

Коническая часть конусной дробилки совершает внутри статической чаши вращение. Принимая материал ступенчато, устройство измельчает железную руду, руду цветных металлов, базальт, гранит, известняк и пр. до нужной кондиции.

Конусные дробилки используются:

  1. дорожное строительство: это мощное устройство на выходе выдает щебень правильной кубовидной формы, используемый в приготовления бетона;
  2. рудная промышленность: конусная дробилка по приемлемой цене отлично справляется с измельчением особо прочных горных пород и металлической руды.

Сортировать:
По умолчаниюПо имени (A — Я)По имени (Я — A)По цене (возрастанию)По цене (убыванию)По модели (A — Я)По модели (Я — A)

Показывать:
15255075100

Конусные дробилки CC

 
Область применения:
Конусная дробилка фирмы MP широко используется в горноперерабатывающей промышленности, на цементных заводах, на карьерах и других предприятиях.  Подходит для любого типа горных пород, имеющих сопротивление сж..

Конусные дробилки CC-S

 
Область применения:
Конусная дробилка фирмы MP широко используется в горноперерабатывающей промышленности, на цементных заводах, на карьерах и других предприятиях.  Подходит для любого типа горных пород, имеющих сопротивление сж..

youtube видео конвейер

youtube дээр конвейер зурах

YouTube видео татаж авах хамгийн шилдэг арга YouTube дээр хөгжим татаж авах бүрэн таашаал авахын тулд та төхөөрөмжид шууд дуу хөгжим татаж

Get Price

Конвейер — Википедия с видео // WIKI 2

2019-9-23  Энциклопедичный YouTube 1 / 5 Просмотров: 9 163 11 733 1 030 918 174 764 449 498 Видео работы . конвейер, тяга которого обеспечивается потоком воздуха состоит из трубки и перемещаемых по ней закрытых .

Get Price

Видео основной продукции — Конвейерный завод .

В данном разделе представлены видео файлы нашей основной продукции. Смотрите все наше видео на официальной страннице Youtube. Конвейерный завод ИнтерМаш Я согласен предоставить компании ООО «ПТМ», находящейся по .

Get Price

Медоносный конвейер, Видео, Смотреть онлайн

Видео Медоносный конвейер канала Валерій Мирошнеченко Показать Комментарии отсутствуют Введите заголовок: Введите адрес ссылки: Введите адрес видео с YouTube .

Get Price

Жить морем. Рыбалка в Охотском море. Конвейер .

Рыбалка в Охотском море. Конвейер канала T24 Показать Комментарии отсутствуют Введите заголовок . Введите заголовок: Введите адрес ссылки: Введите адрес видео с YouTube:

Get Price

Конвертер YouTube в MP3 или MP4 — Онлайн

2018-12-14  Конвертер YouTube в MP3, Загрузчить видео с YouTube, Конвертировать видео YouTube в MP3, MP4. Yung Felix Ft. Poke Dopebwoy — Loco Post Malone — Rockstar Ft. 21 Savage (Ilkay Sencan Remix) Kazka — Плакала на русском

Get Price

Конвейер_смерти_SHOAH_Trailer смотреть онлайн

Конвейер смерти ( Shoah — Шоа) [1985] — является французским документальным фильмом (фильм – свидетельств) режиссера Клода Ланцмана о конвейере смерти( «заводов» по уничтожению людей, сс промышленным оборудованием и .

Get Price

ЗИЛ-4331 — долгий путь на конвейер (12 фото + 1

О нем писала автомобильная пресса, машину показывали на выставках, но на конвейер она попала лишь в конце 1986 года, и то, с устаревшим 150- сильным бензиновым мотором от «сто тридцатого», и коробкой передач от него же.

Get Price

Соловьёв LIVE — 08.12.2020. Дети на органы —

Смотреть видео от 8 Декабря 2020 «Дети на органы — конвейер смерти. Оправдание фашизма. Консервативная Россия. Лабиринт Карнаухова. Соловьёв LIVE» онлайн на канале YouTube. Политический канал Соловьёв LIVE (Дети на органы .

Get Price

Конвейер по сборке трактора Кировец!, Видео .

Видео Конвейер по сборке трактора Кировец! канала Стас Бредихин К744 р4 с ПЧ 4,5 м Алмаз и К742 ст с дисковой бороной 12м (Сезон 2019) Капитальный Ремонт Трактора Кировец К700 Агротехцентр Кубань 1989г.

Get Price

Видео: Volkswagen показал тизер

2020-12-24  Прямой конкурент моделей Hyundai Creta и Kia Seltos показан в коротком видеотизере, размещённом на YouTube-канале Volkswagen India. Изначально данная модель, разрабатываемая с начала 2010-х годов, предназначалась для рынка Южной Америки.

Get Price

Конвертер YouTube в MP3 или MP4 — Онлайн

2018-12-14  Конвертер YouTube в MP3, Загрузчить видео с YouTube, Конвертировать видео YouTube в MP3, MP4. Yung Felix Ft. Poke Dopebwoy — Loco Post Malone — Rockstar Ft. 21 Savage (Ilkay Sencan Remix) Kazka — Плакала на русском

Get Price

youtube дээр конвейер зурах

YouTube видео татаж авах хамгийн шилдэг арга YouTube дээр хөгжим татаж авах бүрэн таашаал авахын тулд та төхөөрөмжид шууд дуу хөгжим татаж

Get Price

Конвейер — Википедия с видео // WIKI 2

2019-9-23  Энциклопедичный YouTube 1 / 5 Просмотров: 9 163 11 733 1 030 918 174 764 449 498 Видео работы . конвейер, тяга которого обеспечивается потоком воздуха состоит из трубки и перемещаемых по ней закрытых .

Get Price

Нейросеть Google переводит веб-страницы в

URL2Video, конвейер для автоматического преобразования в короткое видео, выполняет перевод с учетом временных и визуальных ограничений владельца контента.

Get Price

конвейер ep

Конвейер видео в YouTube. Как снимать видео на ютуб. Как . use the following search parameters to narrow your results: subreddit:subreddit find submissions in «subreddit» author:username find submissions by «username» site:example find submissions

Get Price

Конвейер_смерти_SHOAH_Trailer смотреть онлайн

Конвейер смерти ( Shoah — Шоа) [1985] — является французским документальным фильмом (фильм – свидетельств) режиссера Клода Ланцмана о конвейере смерти( «заводов» по уничтожению людей, сс промышленным оборудованием и .

Get Price

видео конвейер угольный

угольный конвейер Опубликовавших видео укладки асфальта сахалинских рабочих уволили Водитель внедорожника, наехавший на пару на Сахалинской, там же год назад сбил людей Что мне теперь, автобус остановить : в Южно

Get Price

конвеер грохото вибрационный видео

конвеиер грохото вибрационныи видео. конвеер грохото вибрационный Получить цену >>грохото вибрационный видео грохото. Ленточный конвейер Youtube.

Get Price

Що е то зелен конвейер? Agri.BG

Резултатите от лабораторните тестове сочат, че тревата е сравнима по влажност със зърното. В тревното брашно фуражните единици са 0,9–0,93, т.е. почти същите като при зърното.

Get Price

Видео: Volkswagen показал тизер

2020-12-24  Прямой конкурент моделей Hyundai Creta и Kia Seltos показан в коротком видеотизере, размещённом на YouTube-канале Volkswagen India. Изначально данная модель, разрабатываемая с начала 2010-х годов, предназначалась для рынка Южной Америки.

Get Price

Конвертер YouTube в MP3 или MP4 — Онлайн

2018-12-14  Конвертер YouTube в MP3, Загрузчить видео с YouTube, Конвертировать видео YouTube в MP3, MP4. Yung Felix Ft. Poke Dopebwoy — Loco Post Malone — Rockstar Ft. 21 Savage (Ilkay Sencan Remix) Kazka — Плакала на русском

Get Price

«Последний адрес» — не конвейер, а .

Эфир Ранее в эфире Подкасты Видео YouTube Яндекс.Эфир Сетка Интервью Топ-7 интервью Сетка Передачи Топ-7 .

Get Price

Видео — Сваде.ый конвейер: в Южной Корее .

6000 пар одновременно поженились в Корее. Кольцами обменялись в концертном зале недалеко от Сеула. Молодоженов не слишком напугал вирус, который бурлит сейчас в азиатском регионе. Кто беспокоился за собственное .

Get Price

Конвейеры для пищевой промышленности «ВТП .

2021-1-5  ВТП-Конвейер Приветствуем вас на сайте компании ВТП-Конвейер — производителя современных конвейеров для предприятий пищевой промышленности.В спектр оборудования, производимого нашей компанией, входят как .

Get Price

Фото и видео оборудования

2021-1-7  Фото и видео конвейерного оборудования (812) 385-58-25 Санкт-Петербург: [email protected] Москва: [email protected] Главная / Фото и видео Фото и видео оборудования .

Get Price

конвеер грохото вибрационный видео

конвеиер грохото вибрационныи видео. конвеер грохото вибрационный Получить цену >>грохото вибрационный видео грохото. Ленточный конвейер Youtube.

Get Price

ленточный конвейер полевского видео датчики

Главная > ленточный конвейер полевского видео датчики > У нас есть лучший сервис Существуют различные виды горного оборудования с зелеными строительными материалами, вы можете связаться с нашими клиентами в режиме .

Get Price

Конвейер ленточный УКЛС-650 от производителя

Конвейер ленточный УКЛС-650 без посредников, напрямую от производителя.- Высокое качество, подтвержденное ОТК наших клиентов. — Гарантия 12 месяцев с последующим обслуживанием. — Всегда обсуждаемые условия оплаты.

Get Price

Шнековый конвейер от производителя

Шнековый конвейер без посредников, напрямую от производителя.- Высокое качество, подтвержденное ОТК наших клиентов. — Гарантия 12 месяцев с последующим обслуживанием.- Всегда обсуждаемые условия оплаты.

Get Price

Конвейер щековая дробилка 15 тонн в час Видео щековая дробилка

дважды дробилка 15 тонн в час

конвейер щековая дробилка 15 тонн в час Роторная гусеничная дробилка Parker HS1110 — 250 Parker HS1110 гусеничная роторная дробилка 250 тонн в час Главный разгрузочный конвейер с гладкой лентой шириной 1200 мм и высотой сброса.

Get Price

щековая дробилка крупного дробления .

Щековая дробилка 4 тонны в час кирпичей и т.д. на фракции от 0.5 до 20 мм щековая дробилка 100 тн в час 100 тонн в час щековая дробилка корея 250 тонн в.

Get Price

щековая дробилка 50 тонн в час в течение продажи

35 тонн в час дизайн роторная дробилка Щековая дробильная установка на Мини АБЗ 35 тонн в час стружки цена 640 т руб 50 кг/час . час 15 тонн в час щековая выход 0 10 10 15 15 20 мм для дробилка конуснаяget price

Get Price

щековая дробилка pe 900*1200 в ново

(т/ч) 50-250: 60-300: 80-400 ←Это дробильная установка разработана специально для выходных 40-60 тонн в час. Это Щековая дробилка pe900 1200 Read More щековая дробилка 900 х 600 щековая дробилка jc400 × 600 — YouTube.

Get Price

щековая дробилка конвейер

Щековая дробилка дизайн конвейер Мобильная Щековая Дробилка. Среди всех этих мобильных дробильных установок мобильная щековая дробилка это особенно подходит для дробления жестких горных пород таких как таконит .

Get Price

Тон в час Щековая дробилка

щековая дробилка 20 тонн час 40 квт цена Масса (t). Щековая дробилка. PE400×600. 350. 40-100. 15-60. цена > 75 тонн в час мобильнои дробильнои установки. 75 тонн в час мобильнои дробильнои установки. асфальто-смесительная установка 8-10 .

Get Price

щековая дробилка 500 тонн в день

Щековая гусеничная дробилка Parker JM1180 — Parker JM1180 гусеничная щековая дробилка 450 тонн в час Гусеничная щековая дробильная установка Parker JM1180 .

Get Price

5 тонн в час щековая дробилка — imkerijlansingerland

5 тонн в час щековая дробилка ADD TO CART 5 тонн в час щековая . дробильная установка мульчер измельчитель видео купить дробилка для камня донецкая .

Get Price

щековая дробилка щековая дробилка видео

Щековая дробилка Презентация — YouTube8/11/2015 Дробилка щековая видео-обзор . щековая дробилка 220 вольт вконтакте 408226779 тел. 89023906826 — Duration: 4: Мобильная дробилка

Get Price

дробилка щековая производительность 1 тонны час

дробилка размер 1 тонна мощность часдробилка размер 1 тонна мощность час. молотковая дробилка с мощностью 4 тонны в час. по зерну до тонны в час Дробилка с само Технологическая линия по переработке угля

Get Price

щековая дробилка смд 741 стоимость

щековая дробилка смд 741 Щековая дробилка СМД-108A СМД-109А СМД-110A СМ-741 СМ-16Д продажа в Челябинске, ООО . Компания Прогресс-Снаб реализует щековые .

Get Price

щековая дробилка конвейер

Щековая дробилка дизайн конвейер Мобильная Щековая Дробилка. Среди всех этих мобильных дробильных установок мобильная щековая дробилка это особенно подходит для дробления жестких горных пород таких как таконит .

Get Price

конвейер тонн в час

продажа каменного конусная дробилка обработка материалов мшц 5500*6500 обработка материалов используется закрыть контур щековая дробилка растения добыча железа в

Get Price

щековая дробилка 50 тонн в час в течение продажи

35 тонн в час дизайн роторная дробилка Щековая дробильная установка на Мини АБЗ 35 тонн в час стружки цена 640 т руб 50 кг/час . час 15 тонн в час щековая выход 0 10 10 15 15 20 мм для дробилка конуснаяget price

Get Price

щековая дробилка цена

Щековая Дробилка Цена Щековая дробилка на 250 . б щековая дробилка 250 тонн. б щековая дробилка 250 тонн. 250 тонн в часе цены каменной. 1000 цена на дробилку тонн в час при дроблении угля мельницы цены на .

Get Price

1 2 тонн в час производитель щековая дробилка в .

1 2 тонн в час производитель щековая дробилка в Индии Домой 1 2 тонн в час производитель щековая дробилка в Индии ADD TO CART 1 2 тонн в час производитель щековая дробилка в .

Get Price

цена 900 тонн в час бокситов дробилка

Цена угольной дробилки 200 тонн 100 тонн в час цена конусной дробилки. 200 тонн в час конусная по пару от 6,5 до 25 тонн базальтовая добыча германия щековая дробилка 500 Т/ч 200 тонн в час

Get Price

известковые минералы конусная дробилка

щековая дробилка тонн Щековая дробильная установка на Мини АБЗ 5 тонн в час стружки цена 640 т руб 50 кг/час . час 15 тонн в час щековая выход 0 10 10 15 15 20 мм для дробилка конусная дробилка тонн в час.

Get Price

высокое качество щековая дробилка мощность 315 .

Покупатель щековая дробилкаЩековая дробилка Покупатель в Ориссе. Pe-400×600 щековая дробилка для продажи в китае каменные дробилки покупатель. Щековая дробилка высокое качество щековая дробилка мощность 315 550 тонн .

Get Price

вторичная щековая дробилка выход 10 мм

spainuran вторичный щековая дробилка 42 х 30 вторичная щековая дробилка выход 10 мм. дробилка для измельчения кирпичей размер менее мм. щековая дробилка 0,5 мм glzxeduorg, 5 кг час размер менее 0 5 мм, цена дробилка 3 мм, Связаться с .

Get Price

щековая дробилка конвейер

Щековая дробилка дизайн конвейер Мобильная Щековая Дробилка. Среди всех этих мобильных дробильных установок мобильная щековая дробилка это особенно подходит для дробления жестких горных пород таких как таконит .

Get Price

щековая дробилка 50 тонн в час в течение продажи

35 тонн в час дизайн роторная дробилка Щековая дробильная установка на Мини АБЗ 35 тонн в час стружки цена 640 т руб 50 кг/час . час 15 тонн в час щековая выход 0 10 10 15 15 20 мм для дробилка конуснаяget price

Get Price

Применения дробилка щековая на 2т час щековая .

щековая дробилка щековая дробилка титан видео дробилка щековая видео lekaritefo. видео щековая дробилка,вибросито чертеж,вибросито цена 3 дн назад В нашем сайте . получить цену . мини дробилка щековая для ще.я видео. мини .

Get Price

щековая дробилка c 12 цена

Щековая дробилка С-12+ Extec б/у в наличии. Цена Продолжается осенняя распродажа нашей техники. Теперь щековая дробилка Extec C-12+ стала еще дешевле! Дробилка в наличии на площадке в. Получить цену

Get Price

известковые минералы конусная дробилка

щековая дробилка тонн Щековая дробильная установка на Мини АБЗ 5 тонн в час стружки цена 640 т руб 50 кг/час . час 15 тонн в час щековая выход 0 10 10 15 15 20 мм для дробилка конусная дробилка тонн в час.

Get Price

вторичная щековая дробилка выход 10 мм

spainuran вторичный щековая дробилка 42 х 30 вторичная щековая дробилка выход 10 мм. дробилка для измельчения кирпичей размер менее мм. щековая дробилка 0,5 мм glzxeduorg, 5 кг час размер менее 0 5 мм, цена дробилка 3 мм, Связаться с .

Get Price

дробилка конусная бу 100тоны в час

б дробилка для продажи 50 тонн в час конусная дробилка 50 тон в час. 25 и 50 тонн в час, щековая дробилка, до 5 м3/час,, т/ час до 400 Емкость . . конусная дробилка завод цена продажи части в

Get Price

щековая дробилка и час емкость cr

щековая дробилка 0 5 т в час 1tonщековая дробилка 40 тонн в час. щековая дробилка от 5 до 10 тон в час 50 м3 в час. сортировкудо 40 куб. м материала вчас.1get price

Get Price

300 тонн в час Рок дробилка операции

500 тонн час дробилки угля и экран — Chudnite угля дробилка 150 тонн час Это 600 800 тонн в час . сть кг/ч 700 1200 . мощность 300 тонн в час роль. дробилка 500 тон в час. щековая дробилка 150 тонн в час, Дробилки во всем мире . resta

Get Price

дробилка завод дизайн 7 тонн в час

1000 тонн в час используется дробилка завод на продажу. решения около 1000 тонн в час производства. 200 тонн в час дробилка завод объяснение В час около 200250 кг. мелко типа как цемент,даже ре,та из ЗИФ говорят что у меня

Get Price

Видео

 

Сосисочная линия Frey. Колбасная линия. Окант & К

Сосисочная линия автоматического типа для проведения порционирования, также перекручивания и процесса навешивания. Обеспечивает в автоматическом режиме изготовление имеющих одинаковую длину и вес сарделек и сосисок. Для работы с натуральными, коллагеновыми, искусственными оболочками. Изготовитель: Frey Maschinenbau (Германия) Смотреть видео

Слайсер автоматический CRM Nexus 200

Слайсер автоматический CRM Nexus 200/930 (Италия). Для резки свежего и замороженного мяса с высокой скоростью, вареного мяса, колбасы, рыбы и сыра. Производительность:180 рез/мин. Макс. размер куска: 930 x 195 x 210 мм. Смотреть видео

Блокорезка роторная FATOSA CBC-LP (Испания)

Полуавтоматическая блокорезка с вращающимся ножевым валом, сконструирована для нарезки крупных порций замороженного мяса или твердых продуктов для дальнейшей переработки в мясорубках, куттерах, миксерах. Производительность — до 2000 кг/час. Смотреть видео

Шпигорезка DicR. Автомат нарезки. Машина нарезания. Foodlogistik (Германия).

На видео автоматическая шпигорезка промышленная Foodlogistic DicR, Compact. Для нарезки на кубики мяса, шпига, ветчины, сыра, овощей, фруктов, зелени. Кубиками, соломкой, кружочками, пластинками, ломтиками.Смотреть видео

Камера запекания Mauting Roto роторная для мясопереработки. От «Окант & К» г. Москва

Камера запекания Mauting Roto роторная автоматическая для мяса, буженины, шейки, рулетов, курицы, сосиски в тесте, плова, омлета, котлет, голубцов, колбас, картофеля, мясных пирогов, запеканок, цыпленка табака, пирожков, мясного хлеба, ветчины, хлебобулочных изделий, хлебов.Смотреть видео

Производство колбасы. Шприц вакуумный роторный Frey С55

На видео — Шприц вакуумный роторный Frey (Германия) модель С55 в процессе наполнения колбас различного типа, цельных частей мяса. Производительность -2 200 кг/ч, объем загрузочного бункера -25/90 л, размер порции — 5 -100.000 г., макс. скорость порционирования — 300 порций/мин, мощность- 4,4 кВт. Цветной дисплей, память на 200 программ, автоклипсатор. Монтаж, пуско-наладка, сервис.Смотреть видео

Формовочная машина ALKO AFM 250

Формовочная машина ALKO AFM 250 Slim (Германия). Предназначена для формования и порционирования гомогенной массы, выходящей из машины, под низким давлением. Продукты: гамбургеры, фрикадели, клецки, наггетсы, крокеты, вафли, чевапчичи и Ваши фирменные изделия. Ширина ленты — 250 ммСмотреть видео

 

Шоковая заморозка хинкали, пельмени, блины, Камера шоковой заморозки, Купить, Цена.

На видео – фризер для хинкали, пельменей, блинов, рыбы, ягод, грибов, птицы, мяса, курицы, свинины, говядины, баранины, пельменей, овощей, фруктов, краба, креветок.Смотреть видео

Спиральный конвейер «Милленниум». Монтаж фирмы «Окант и К»

Документальный фильм о процессе монтажа транспортера «Милленниум» (Millennium Engineering, Италия). Обеспечивает транспортировку, заморозку рыбы, мяса, овощей, ягод, грибов, птицы, мороженого и полуфабрикатов (пирожков, блинов, котлет, пельменей, мантов, вареников, хинкали, голубцов, купатов, пицц). А также охлаждение хлебобулочных изделий, сыров. Обеспечивает расстойку теста.Смотреть видео

Спиральная камера охлаждения. Конвейер Милленниум. «Окант & к»

На видео — проект «Ванта» 2017 г. Камеры охлаждения на основе самого прочного спирального транспортера в мире Millennium Engineering (Италия). Тип изделия — пирожок. Монтаж «под ключ». Транспортер также может применяться для охлаждения хлеба, пряников, макарон, бараночных изделий, сухарей, багетов, булок, батонов ржаного хлеба.Смотреть видео

Компания «Окант и К»: Спиральный конвейер. Конвейерная расстойка

Конвейерная расстойка на основе спирального конвейера Милленниум. Если хотите купить конвейер, то самый прочный транспортер в мире — Millennium Engineering (Италия). Обеспечивает расстойку теста, охлаждение хлеба, кондитерских изделий, быструю заморозку рыбы, мяса, овощей, ягод, грибов, птицы, мороженого или заморозку полуфабрикатов.Смотреть видео

Фирма «Окант и К». КАМЕРА ШОКОВОЙ ЗАМОРОЗКИ под ключ. Спиральный конвейер Милленниум

Камеры шоковой заморозки на базе транспортера Millennium Engineering, Италия. Обеспечивают быструю заморозку рыбы, мяса, овощей, ягод, грибов, птицы, мороженого и полуфабрикатов (пирожков, блинов, котлет, пельменей, мантов, вареников, хинкали, голубцов, купатов, пицц). А также охлаждение хлебобулочных изделий, сыров. Обеспечивает расстойку теста.Смотреть видео

Аппарат шоковой заморозки спиральный

Презентация: «Спиральная система шоковой заморозки». Основа системы — самый прочный в мире конвейер Millennium Engineering (Италия). Для производителей полуфабрикатов, хлебобулочных изделий, мясопереработчиков, представителей молочной промышленности.Смотреть видео

Компания «Окант&К». Транспортер для охлаждения хлеба

Спиральные конвейеры для охлаждения хлеба, кондитерских изделий, для шоковой заморозки на основе транспортера Millennium Engineering (Италия). Охладитель хлеба (кулер хлеба) также может обеспечить расстойку тестозаготовок и охлаждение макарон, батонов, пряников, печенья, булок, бараночных изделий, багетов. А также охлаждение десертов, молочных продуктов, сыров.Смотреть видео

Компания «Окант&к»: Спиральные камеры шоковой заморозки и охлаждения «под ключ»

Спиральные камеры шоковой заморозки и охлаждения на основе самого прочного транспортера в мире Millennium Engineering. Обеспечивают быструю заморозку рыбы, мяса, овощей, ягод, грибов, птицы, мороженого или заморозка полуфабрикатов (пирожков, блинов, котлет, пельменей, мантов, вареников, хинкали, голубцов, купатов, пицц). А также охлаждение хлебобулочных изделий, сыров. Обеспечивают расстойку теста.Смотреть видео

 

 

 

Производство блинчиков с начинкой Rotofour BECAM (Франция)

Автоматическая линия для производства блинчиков с начинкой из тестовой полосы Rotofour BECAM (Франция). Если Вам необходимо выпускать блинчики с начинкой из тестовой полосы толщиной 1,5 — 2,5 мм, свернутые в закрытый ролл, Вам понадобится блинная линия BECAM с чугунными барабанами типа ROTOFOOR.Смотреть видео

 

 

советов по созданию эффективного конвейера видеопроизводства

Потребность в эффективном и действенном производственном конвейере огромна для любой компании по производству видео, которая стремится к максимальной прибыльности и качеству. Вопрос в том, как его получить?

Хотя ответ на этот вопрос во многом зависит от потребностей и рабочих процессов компании или человека, задающего его, существует множество общих идей, которые помогут каждому разработать более эффективные конвейеры. В этой статье я хотел поделиться некоторыми реализациями конвейера, которые мы в Blueprint считаем обязательными.

Скрипты Paramount

В Blueprint мы работаем во многих аспектах медиа-производства, включая анимацию (2D и 3D), производство видео, озвучку, съемку мероприятий, создание музыки и многое другое. Но независимо от того, с каким типом проекта мы сталкиваемся, мы всегда начинаем со сценария. Какой бы ни была идея, сценарий имеет первостепенное значение как главный помощник в создании эффективного конвейера. Скрипт — отличный инструмент, но он не обязательно должен быть исчерпывающим. Вы хотите, чтобы это был инструмент, а не помеха.Попробуйте использовать первые черновики, чтобы быстро сформулировать идеи, а затем представить их команде для анализа и мозгового штурма.

Если вы работаете один, оставьте сценарий в покое на день или два и вернитесь к нему свежим взглядом. Эти методы очень полезны для создания отличного сценария, который хорошо направляет проект и сохраняет свежесть и организованность.

Если вы работаете в команде и до начала производства, важно, чтобы сценарий был обсужден, и все участники проекта были знакомы с ним на каком-то уровне. Это послужит основой для проекта и участия всех в нем.

Далее: Раскадровки

Раскадровка не так важна, как сценарий, но может служить отличным способом визуализации проекта. Если вы не работаете с командой роботов, представление вашей команды о том, что составляет хорошее творческое начало, будет содержать некоторое разнообразие. Это хорошо! Это здоровый знак. Но это также может быть источником разочарования по мере того, как производство начинается, поскольку в конечном итоге может не хватать непрерывности.

Раскадровка — отличный способ бороться с этим и визуально направлять всех. Более того, это также может помочь сгладить сроки редактирования и перехода и предоставить всем возможность быть взволнованным и оптимистичным по поводу проекта.

Превиз и концепт-арт

Подобно раскадровке, предварительная визуализация (превиз) чаще всего используется в анимационных проектах. Это дает команде (или отдельному лицу) приблизительное визуальное представление о том, как будет выглядеть конечный продукт, включая перемещение и размещение камеры.В сочетании с концепт-артом это почти похоже на создание видео до того, как вы сделаете видео. Это бесценный инструмент для анимационных проектов с точки зрения облегчения эффективного производства и соблюдения сроков.

Помните, цель здесь — предоставить приблизительную концепцию конечного продукта. В зависимости от требований вашего конкретного проекта вам, возможно, придется потратить много времени на этот этап процесса или только час или два. В любом случае, самое время убедиться, что вы должным образом подготовлены к работе.

Оптимизация производства

Этот этап сильно различается в зависимости от того, какой тип видео вы создаете и какие носители вы используете (например, съемка видео, анимации, графики и т. Д.). В общем, рекомендуется выделить определенное количество времени для каждого средства.

Например, если вы создаете видео для корпоративного интервью, но вам нужно включить заставку и заключительную картинку и у вас есть время для освоения звука, рекомендуется установить приблизительный временной лимит для каждой из этих задач. Особенно в анимации очень важно правильно распределять время. По нашему опыту, любая часть конвейера анимационного видео может легко выйти из-под контроля, если каждый из них не контролируется должным образом.

Также важно определение функции определенных элементов в видео. Например, определение того, какие элементы находятся в фокусе, какие рассказывают историю, какие обеспечивают поддержку, какие определяют обстановку, время и т. Д., В свою очередь, будет определять, насколько хорошее качество этих отдельных элементов, и сколько времени и усилия (и деньги) должны быть затрачены на каждую из них.

Идеально сделать это на этапе сценария / раскадровки, но часто сложно, а иногда и невозможно из-за того, как дизайн и анимация могут повлиять и даже изменить то, как элементы задуманы и реализованы.

Здесь самое важное — продумать конкретные требования к видео, которое вы создаете, принять во внимание инструменты и знания, которыми вы (и ваша команда) располагаете, и определить лучший способ сочетать идеи и концепции с их выполнение.

Постпродакшн

Я люблю / ненавижу композитинг и пост-продакшн. Часто это одновременно и самый веселый, и одновременно напряженный этап. Это этап, на котором вы наблюдаете, как вся напряженная работа достигает кульминации в конечном продукте, а также замечаете все вопиющие ошибки и вещи, которые пошли не так во время производства. Этот этап также наиболее сложно оптимизировать, поскольку от его эффективности во многом зависит от того, насколько эффективными были этапы перед ним.

Ниже приведены несколько практических правил, которые могут помочь облегчить процесс постпродакшна:

  • Расслабьтесь! Легко впасть в стресс и паниковать из-за каждой маленькой ошибки.Я видел немало случаев стрессовых продюсеров, граничащих с PPTSD (постпроизводственное травматическое стрессовое расстройство). Если серьезно, никакое беспокойство не сделает ваше видео лучше. Постарайтесь сделать глубокий вдох и признать, что в конце дня вы сделали все, что могли, с инструментами, которые вам дали в тех обстоятельствах, в которых вы оказались.
  • Все просто! Увлечение цветокоррекцией, градиентами, виньетками, стилизацией и тысячами других мелких деталей может сильно снизить эффективность.Правильное использование времени, потраченного на эти вещи, приведет к заметному повышению эффективности вашего конвейера.
  • Изучите правило% 50. Однажды я слышал, как кто-то описал хорошее эмпирическое правило, называемое правилом% 50. Когда вы знаете, что хотите сделать с точки зрения спецэффектов во время публикации, уменьшите вдвое отведенное на это время и усилия. Хотя это не идеальное решение, это может быть полезным способом держать ситуацию под контролем. Это особенно удобно, когда вы работаете с неопытной командой.
  • Сосредоточьтесь на главном! Каждое видео рассказывает историю. Даже в обучающих видеороликах есть кульминационные моменты и точки сосредоточения. Хорошее понимание элементов, которые движут сюжетом, необходимо для повышения эффективности постпродакшна. Использование этого акцента для определения «как» публикации (то есть, как оценивать по цвету, как составлять, как редактировать, как мастеринг и т. Д.) Может творить чудеса с точки зрения эффективности и создания видео с профессиональным уровнем.

Постоянный процесс

В целом, доработка и оптимизация вашего производственного конвейера — это непрерывный процесс.Поскольку технологии постоянно меняются, а ожидания клиентов с точки зрения рентабельности постоянно растут, поиск лучшего и наиболее прибыльного трубопровода, вероятно, никогда не закончится.

Однако, когда дело доходит до производства, нет ничего более стоящего предприятия.

Автор: Джон

конвейер обработки видео с OpenCV | Ярослава Гилевского | DeepVisionGuru

В предыдущем рассказе я объяснил, как можно реализовать конвейер обработки изображений модульным способом и почему.Задача заключалась в том, чтобы обнаружить лица в группе файлов изображений и сохранить их в отдельной папке вместе с красивым структурированным сводным файлом JSON. Если вы не читали его раньше, прочтите сначала!

Сделаем то же самое с видеопотоком. Для этого мы построим следующий конвейер:

Конвейер обнаружения лиц из видеопотока

Сначала нам нужно захватить видеопоток. Эта задача конвейера будет генерировать последовательность изображений из видеофайла или веб-камеры (кадр за кадром). Далее мы будем обнаруживать лица на каждом кадре и сохранять их.
Следующие три блока являются необязательными, и их цель — создать выходное видео с аннотациями, такими как прямоугольники вокруг обнаруженных лиц. Мы можем отобразить аннотированное видео и сохранить его.
Последняя задача соберет информацию об обнаруженных лицах и сохранит сводный файл JSON с координатами ящиков лиц и достоверностью.

Если вы еще не настроили репозиторий jagin / image-processing-pipeline для просмотра исходного кода и выполнения некоторых примеров, вы можете сделать это сейчас:

 $ git clone git: // github.com / jagin / image-processing-pipeline.git 
$ cd image-processing-pipeline
$ git checkout 7df1963247caa01b503980fe152138b88df6c526
$ conda env create -f environment.yml
$ conda активировать конвейер

Если вы уже клонировали репо и настроили среду просто обновите с помощью:

 $ git pull 
$ git checkout 7df1963247caa01b503980fe152138b88df6c526
$ conda env update -f environment.yml

Проверяя 7df1963247caa01b503980fe152138b88df6c из 7df1963247caa история.

Захват видео

Захват видео очень прост с OpenCV. Нам нужно создать объект VideoCapture , где аргументом является индекс устройства (число, указывающее, какая камера) или имя видеофайла. Затем мы можем захватывать видеопоток кадр за кадром.

Мы можем реализовать задачу захвата видео с помощью следующего класса CaptureVideo , который расширяет Pipeline :

Задачу генератора конвейеров для захвата видеокадров (pipeline / capture_video.py)

С помощью __init__ мы создаем объект VideoCapture (строка 6) и извлекаем свойства видеопотока, такие как количество кадров в секунду и количество кадров. Они понадобятся нам для отображения индикатора выполнения и для правильного сохранения видео.
Кадры изображения будут переданы в функции
генератора (строка 30) со структурой словаря:

 data = {
"image_id": f "{image_idx: 05d}",
"image": image,
}

, включая порядковый номер изображения и двоичных данных кадра.

Обнаружение лиц

Мы готовы обнаруживать лица. На этот раз мы будем использовать модуль глубоких нейронных сетей из OpenCV вместо каскада Хаара, как я обещал в предыдущем рассказе. Модель, которую мы собираемся использовать, намного более точна и, кроме того, дает нам оценку уверенности.

Пример изображения из фильма «Друзья» с обнаруженными лицами (ложных срабатываний нет).

Начиная с версии 3.3 OpenCV поддерживает множество фреймворков глубокого обучения, таких как Caffe, TensorFlow и PyTorch, что позволяет нам загружать модель, предварительно обрабатывать входное изображение и делать вывод, получая классификацию выходных данных.

В блоге Адриана Роузброка есть отличный пост, в котором объясняется, как реализовать обнаружение лиц с помощью OpenCV и глубокого обучения. Мы будем использовать часть кода в нашем классе FaceDetector :

Класс детектора лиц (pipeline / libs / face_detector.py)

Этот простой класс делает одно - обнаруживает лица в пакете изображений.

Помните, мы пытаемся быть модульными и разделять строительные блоки конвейера. Такой подход даст нам управляемый код и упростит написание тестов:

Тест детектора лиц (tests / pipeline / libs / test_face_detector.py)

Используя конвейерную архитектуру, легко заменить CascadeDetectFaces из предыдущего поста на более точную модель детектора лица с глубоким обучением.

Давайте используем FaceDetector в нашем новом DetectFaces шаг конвейера:

Задача конвейера обнаружения лиц (pipeline / detect_faces.py)

Эта часть кода требует некоторых пояснений. С помощью VideoCapture мы уже генерируем данные (то есть кадры изображений) для нашего конвейера, так почему в DetectFaces есть еще один генератор ? Ответ - пакетная обработка.
Мы буферизуем поток изображений (строки 15–20) до тех пор, пока он не достигнет batch_size (строка 24), затем мы обнаруживаем лица на всех буферизованных изображениях (строка 28), собираем координаты лиц и достоверность (строки 31–32) и вернуть его (строки 35–37).

Когда мы используем GPU (графический процессор), в нашем арсенале одновременно работают тысячи процессорных ядер, которые специализируются на матричных операциях. Всегда быстрее выполнять логический вывод в пакетном режиме, одновременно представляя больше изображений для модели глубокого обучения, чем одно за другим.

Сохранить лица и сводку

SaveFaces и SaveSummary создают выходные результаты. Я хотел бы призвать вас взглянуть на исходный код ( pipeline / save_faces.py и pipeline / save_summary.py ).

Класс SaveFaces , используя функцию map , перебирает все обнаруженные лица, вырезает их из изображения и сохраняет в выходной каталог.

Задача класса SaveSummary - собрать все метаданные о распознанных лицах и сохранить их в виде хорошо структурированного файла JSON.Функция map используется для буферизации метаданных. Затем мы расширяем наш класс дополнительной функцией write , которую нам нужно будет запустить в конце конвейера, чтобы сохранить файл JSON с резюме.

Изображения лиц хранятся в отдельном каталоге для каждого кадра.

 вывод 
├── 00000
│ └── 00000.jpg
├── 00001
│ └── 00000.jpg
├── 00002
│ └── 00000.jpg
...
├── 00260
│ ├── 00000.jpg
│ ├── 00001.jpg
│ ├── 00002.jpg
│ └── 00003.jpg
├── 00261
│ └── 00000.jpg
...
├── 00457
│ ├ ── 00000.jpg
│ └── 00001.jpg
├── 00458
│ └── 00000.jpg
├── 00459
│ └── 00000.jpg
└── summary.json

Вывод видео

Чтобы наблюдать за результатами конвейера, неплохо иметь возможность отображать видео с аннотированными лицами на них. Это все о AnnotateImage ( pipeline / annotate_image.py ) и DisplayVideo ( pipeline / display_video.py ).

Изображение с аннотированным лицом (зеленая рамка и значение достоверности).

Мы также можем сохранить само аннотированное видео, чтобы представить результаты нашим коллегам, используя SaveVideo ( pipeline / save_video.py ).

Конвейер в действии

В process_video_pipeline.py мы видим, что весь конвейер определен следующим образом:

 pipeline = (capture_video | 
detect_faces |
save_faces |
annotate_image |
display_video |
save_video |
)

Необязательные задачи могут быть установлены на Нет , если они нам не нужны, как в случае annotate_image , display_video и save_video .

Аккуратно и понятно!

Объяснений было много, но видео и изображения говорят громче, чем слова. Давайте посмотрим, как наш конвейер в полной мере запускает команду:

 $ python process_video_pipeline.py -i assets / videos / faces.mp4 -p -d -ov faces.avi 

-p покажет нам индикатор выполнения,
-d отобразит результаты видео с аннотированными лицами на них,
-ov faces.avi сохранит результат видео в папке output .
(другие параметры и их значения по умолчанию см. В источнике)

Получившееся видео представлено нам:

и выходная директория заполнена папками с кадрами с изображениями обнаруженных лиц.

Как вы можете видеть в примере видео, распознаются не все лица. Мы можем уменьшить достоверность модели глубокого обучения, установив параметр
--confidence 0,2 (по умолчанию 0,5). Снижение порога достоверности может увеличить количество ложных срабатываний (лицо на месте изображения, где лица нет).

Давайте поэкспериментируем с размером пакета нашего DetectFaces class:

 $ python process_video_pipeline.py -i assets / videos / faces.mp4 -p 
--batch-size 1
100% | ██████ ████████████████████ | 577/577 [00:11 <00:00, 52.26it / s]
[INFO] Сохранение сводки в output / summary.json ...

$ python process_video_pipeline.py -i assets / videos / faces.mp4 -p
- размер партии 4
100% | ███████████████████████████ | 577/577 [00:09 <00:00, 64,66 бит / с]
[ИНФОРМАЦИЯ] Сохранение сводки для вывода / сводки.json ...

$ python process_video_pipeline.py -i assets / videos / faces.mp4 -p
--batch-size 8
100% | ██████████████████ █████████ | 577/577 [00:10 <00:00, 56.04it / s]
[INFO] Сохранение сводки в output / summary.json ...

На моем оборудовании (это процессор Core i7–8750H @ 2,20 ГГц и NVIDIA RTX 2080 Ti) Я получил 52,26 кадра в секунду с - размер пакета 1 , но для
размер пакета 4 у нас есть небольшая скорость до 64,66 кадра в секунду.

Мы также можем заметить, что больший размер пакета не обязательно означает рост скорости обработки.Есть и другие операции ввода-вывода, которые блокируют нас, такие как чтение изображения и запись результатов. Мы можем справиться с этим с помощью потоковой передачи Python, что полезно в таких ситуациях.

Я расскажу об этом подробнее в следующем рассказе. Удачного кодирования!

видео-конвейер · PyPI

Описание проекта

Упростите конвейер потоковой передачи видео, чтобы обеспечить покадровую обработку изображений почти в реальном времени.

Аннотация

Потоковое видео и обработка изображений действительно интересны!

Этот пакет призван упростить конвейер потоковой передачи видео, чтобы пользователи могли сосредоточиться на более интересных частях обработки изображений.
Чтобы узнать больше о том, как это достигается, и о деталях, составляющих конвейер, см. Документацию.

Начало работы

Видеоконвейер поставляется с интерфейсом командной строки (CLI), который можно использовать для предварительного просмотра, передачи и / или изменения видеопотоков!

  1. Сначала вам нужно установить модуль video-pipeline из PyPI, запустив:

     pip установить видео-конвейер
     
  2. После установки видео-конвейер должен быть на вашем PATH .

  3. Убедитесь, что у вас установлен vlc и на вашем PATH .

  4. Выполните следующую команду, чтобы начать потоковую передачу видео с веб-камеры:

     начало конвейера видео --source os --transport tcp-server transport-host = 0.0.0.0 transport-port = 8000
     
  5. На том же компьютере (или другом компьютере в вашей локальной сети) выполните следующую команду, заменив HOSTNAME именем хоста компьютера, на котором запущен видеоканал .

    Примечание. Если вы работаете на компьютере с Linux, вы можете запустить hostname , чтобы получить HOSTNAME .

     vlc "tcp / mjpeg: // @ HOSTNAME: 8000 /"
     
  6. Теперь вы должны увидеть трансляцию с вашей веб-камеры!

Чтобы узнать больше о видео-конвейере , интерфейсе командной строки запустите video-pipeline --help .

Если у вас есть какие-либо вопросы, комментарии или проблемы, пожалуйста, отправьте их в средство отслеживания проблем.

Скачать файлы

Загрузите файл для своей платформы. Если вы не уверены, что выбрать, узнайте больше об установке пакетов.

Файлы для видео-конвейера, версия 0.0.2
Имя файла, размер Тип файла Версия Python Дата загрузки Хеши
Имя файла, размер

видео-конвейер-0.0.2.tar.gz

(37,7 кБ)

Тип файла
Источник
Версия Python

Никто

Дата загрузки
Хеши

Вид

Видеоканал - SanitasEG

Описание

IP_SPort Порт датчика
IP_Stat Статистика
IP_AWB_AGC Автоматический баланс белого
Автоматический контроль усиления
IP_MPA Многопортовый доступ
IP_HP_DDR2 Высокопроизводительная память DDR2
IP_DBY Дебайер
IP_CCM Матрица коррекции цвета
IP_GC Гамма-коррекция
IP_OV Накладка
IP_MMoE Карта памяти протокола через Ethernet
IP_Gigabit Линия связи Ethernet 10/100/1000

IP_SPort - Порт датчика

Этот порт IP-датчика позволяет восстанавливать стандартные сигналы для датчиков интерфейса CMOS и CCD.IP_SPort для CCD генерирует тактовые импульсы для выполнения прогрессивной развертки для датчика изображения CCD.

Основные характеристики
  • Выбираемая пропускная способность для входных данных пикселей, готовность к HDR
  • Интегрированный каскад усиления с выбираемыми точными битами с фиксированной точкой для каждого цветового канала RGB
  • Встроенный интерфейс I2C или SPI
  • Динамическая настройка через Wishbone
  • Интерфейс сенсора для CCD и CMOS
Пример использования ресурсов
Lattice XP2 12-битный порт CMOS
ЛУТ Регистр DSP F макс. (МГц)
376 344 2 > 100
Фактическое использование ресурсов зависит от выбранной скорости и временных параметров
IP_Stat - Статистика

Это IP ядро ​​предоставляет сумму пикселей и номера пикселей для каждого цветового канала.Эта информация используется, например, алгоритмами AWB.

Основные характеристики
  • Выбираемая пропускная способность для входных данных пикселей, готовность к HDR
  • Счетчик столбцов и рядов
  • Свободно регулируемая ROI
  • Счетчики количества пикселей в области интереса, насыщенных пикселей и т. Д.
  • Динамическая настройка через Wishbone
IP AWB / AGC - Автоматический баланс белого и автоматическая регулировка усиления

Это IP-ядро предназначено для автоматической регулировки усиления и баланса белого сцены до нейтрального значения независимо от источника внешнего освещения.

Основные характеристики
  • Отзыв из статистики
  • Онлайн-расчет оптимального усиления для каждого кадра
  • Установить вычисленное значение усиления в регистр датчика и регистр FGPA через главный интерфейс Whisbone
  • Настраиваемый алгоритм
  • Расчетный механизм sMico32 с оптимизацией ресурсов
IP_DBY - дебайеризация

Это IP-ядро предназначено для восстановления полной цветовой информации для каждого пикселя датчика. Было разработано несколько алгоритмов интерполяции.Ядро IP позволяет получить полноцветное изображение, где для каждого пикселя посредством интерполяции предоставляется полный набор значений R, G, B. В результате получается высококачественное изображение.

Основные характеристики
  • Выбираемая пропускная способность для входных данных пикселей, готовность к HDR
  • Выбираемый максимальный размер столбца изображения
  • 3 × 3 билинейный, 5 × 5 качественный
  • Динамическая настройка через Wishbone
  • Экстраполяция границы
Пример использования ресурсов
Решетка XP2 8-битная, 2048 столбцов, билинейная 3 × 3
ЛУТ Регистр EBR F макс. (МГц)
232 147 3 > 100
Фактическое использование ресурсов зависит от выбранной скорости и временных параметров
IP_CCM - Матрица коррекции цвета

Часто изображения, полученные с сенсора, имеют неправильные цвета.Это связано с эффектом перекрестного цвета. Ядро IP корректирует цвета, применяя матрицу коррекции к каждому пикселю.

Основные характеристики
  • Выбор битовой ширины для данных каждого цветового канала, поддержка HDR
  • Выбираемая разрядность для коэффициентов / выбираемых битов с фиксированной запятой
  • Вход и выход полноцветного RGB
  • Автоматическое определение насыщения
  • Динамическая настройка через Wishbone
  • Каждый матричный коэффициент представляет собой число с фиксированной точкой
IP_GC - Гамма-коррекция

Гамма-коррекция позволяет изменять соотношение между числовым значением пикселя и его фактической яркостью с линейного на нелинейное.

Основные характеристики
  • Выбор битовой ширины для данных каждого цветового канала, поддержка HDR
  • Выбираемая ширина выходных данных
  • Автоматическая интерполяция между записями таблицы поиска
  • Отдельная коррекция для каждого отдельного цветового канала
  • Динамическая настройка через Wishbone
  • Гамма Сжатие или расширение можно переключать во время обработки
IP_OV - Оверлей

Это IP-ядро добавляет текст или графику в видеопоток.Это позволяет реализовать функцию отображения на экране.

Основные характеристики
  • Регулируемое положение накладки
  • Возможность выбора количества разных цветов
  • 32-бит на цвет
  • Динамическая настройка через Wishbone

Создание конвейера аналитики потокового видео | Решения

Настройка среды

  1. Задайте переменные среды. Эти переменные понадобятся позже в этом
    руководство. Замените REGION одним из
    доступные регионы потока данных - для
    например, us-central1 :

      экспорт РЕГИОН =  РЕГИОН 
    экспорт ПРОЕКТ = $ (проект получения значения конфигурации gcloud)
    экспорт GCS_NOTIFICATION_TOPIC = "тема-уведомление-gcs"
    экспорт GCS_NOTIFICATION_SUBSCRIPTION = "gcs-уведомление-подписка"
    экспорт VIDEO_CLIPS_BUCKET = $ {PROJECT} _videos
    экспорт BIGQUERY_DATASET = "видео_аналитика"
    экспорт OBJECT_DETECTION_TOPIC = "тема-обнаружение объекта"
    экспорт OBJECT_DETECTION_SUBSCRIPTION = "подписка на обнаружение объекта"
    экспорт ERROR_TOPIC = "тема-ошибка"
    экспорт ERROR_SUBSCRIPTION = "ошибка подписки"
    экспорт DATAFLOW_TEMPLATE_BUCKET = $ {PROJECT} _dataflow_template_config
      
  2. Клонируйте репозиторий GitHub учебника:

      git clone https: // github.ru / GoogleCloudPlatform / dataflow-video-analytics.git
      
  3. Перейти в корневую папку репозитория:

      cd dataflow-video-analytics
      

Эталонная архитектура

На следующей схеме показан поток информации в системе:

Следующий список дополнительно объясняет поток, показанный в эталонной архитектуре.
диаграмма.

  • Клиентские приложения загружают исходные видеофайлы в
    Сегмент Cloud Storage.
  • При каждой загрузке файла система автоматически уведомляет клиента по
    публикация сообщения в Pub / Sub.
  • Для каждого нового уведомления конвейер потока данных выполняет
    следующие:

    • Считывает метаданные файла из сообщения Pub / Sub.
    • Загружает файл в память и разбивает его на 5-секундные сегменты.
    • Отправляет каждый сегмент в API Video Intelligence, который затем возвращает аннотации.
    • Сохраняет все аннотации в таблице BigQuery.
    • Отправляет выходные сообщения в Pub / Sub для видео
      сегменты, содержащие важные аннотации (все сегменты,
      содержат людей, например), как указано в конвейере
      настраиваемые параметры.
  • Приложение-потребитель считывает выходные сообщения из
    Pub / Sub для отображения отфильтрованных аннотаций.

Создание уведомления Pub / Sub для облачного хранилища

В этом разделе вы создаете
Уведомление Pub / Sub для облачного хранилища.
Эта система уведомлений служит автоматическим триггером для нисходящего потока
Конвейер потока данных.

  1. В Cloud Shell создайте тему Pub / Sub:

      gcloud pubsub themes создают $ {GCS_NOTIFICATION_TOPIC}
      
  2. Создайте подписку Pub / Sub для темы:

      Подписки gcloud pubsub создают $ {GCS_NOTIFICATION_SUBSCRIPTION} \
    --topic = $ {GCS_NOTIFICATION_TOPIC}
      
  3. Создайте корзину для хранения входных видеоклипов:

      gsutil mb -c standard -l $ {REGION} gs: // $ {VIDEO_CLIPS_BUCKET}
      
  4. Создание уведомления Pub / Sub для сегмента:

      gsutil notification create -t ​​$ {GCS_NOTIFICATION_TOPIC} \
    -f json gs: // $ {VIDEO_CLIPS_BUCKET}
      

Теперь, когда вы настроили уведомления, система отправляет
Сообщение Pub / Sub к теме, которую вы создали каждый раз, когда вы
загрузить файл в ведро.

Создание набора данных BigQuery и таблицы

В этом разделе вы создаете
BigQuery
набор данных и таблица для хранения результатов из потока данных
трубопровод.

  1. В Cloud Shell создайте набор данных BigQuery:

      bq mk -d --location = {BIGQUERY_DATASET} долл. США
      
  2. Создать таблицу BigQuery:

      бк мк -т \
    --schema src / main / resources / table_schema.json \
    --description "object_tracking_data" \
    $ {PROJECT}: $ {BIGQUERY_DATASET}.object_tracking_analysis
      

Создание темы Pub / Sub и подписки для отфильтрованных результатов

В этом разделе вы создаете тему Pub / Sub и подписку на
создавать некоторые отфильтрованные результаты, которые могут использоваться последующими приложениями.

  1. В Cloud Shell создайте тему Pub / Sub:

      gcloud pubsub тем создают $ {OBJECT_DETECTION_TOPIC}
      
  2. Создание подписки Pub / Sub:

      Подписки gcloud pubsub создают $ {OBJECT_DETECTION_SUBSCRIPTION} \
    --topic = $ {OBJECT_DETECTION_TOPIC}
      

Создание темы Pub / Sub и подписки для выявления ошибок

В этом разделе вы создаете тему Pub / Sub и подписку на
выявить потенциальные ошибки, возвращаемые Video Intelligence API.

  1. В Cloud Shell создайте тему Pub / Sub:

      gcloud pubsub themes создают $ {ERROR_TOPIC}
      
  2. Создание подписки Pub / Sub:

      Подписки gcloud pubsub создают $ {ERROR_SUBSCRIPTION} \
    --topic = $ {ERROR_TOPIC}
      

Выполнение задания конвейера потока данных

В этом разделе вы создадите конвейер потока данных с помощью
Пакет SDK для Apache Beam для Java
а затем запустите его, используя
Шаблон Flex для потока данных.Конвейер Dataflow обрабатывает видеофайлы для
обнаружение объекта
используя
Streaming Video Intelligence API,
и сохраняет результат в BigQuery и Pub / Sub.

В следующей таблице содержится команда конвейера потока данных.
параметры, которые вы будете использовать в этом руководстве:

Параметр Описание

autoscalingAlgorithm
Режим автомасштабирования для задания потока данных. Возможные значения
THROUGHPUT_BASED для включения автомасштабирования, или
НЕТ , чтобы отключить его.Для получения дополнительной информации о том, как автомасштабирование
работает в Dataflow,
См. Раздел «Функции автонастройки».

numWorkers
Начальное количество экземпляров Compute Engine для использования при запуске вашего
трубопровод. Этот параметр определяет, сколько рабочих
Служба Dataflow запускается, когда начинается ваша работа.

maxNumWorkers
Максимальное количество доступных экземпляров Compute Engine.
в ваш конвейер при выполнении задания.

workerMachineType
Тип машины Compute Engine
который поток данных использует при запуске рабочих виртуальных машин.

windowInterval
Интервал времени окна (в секундах) для отправки результатов в
BigQuery и Pub / Sub.

outputTopic
Идентификатор темы Pub / Sub, в которой публикуются отфильтрованные
полученные результаты.

inputNotificationSubscription
Идентификатор подписки Pub / Sub, которая получает ввод.
Уведомления в облачном хранилище.

сущности
Список объектов, разделенных запятыми.
этикетки. Аннотации отслеживания объектов должны содержать хотя бы одну из
эти ярлыки будут считаться значимыми и будут опубликованы в результате
Pub / Sub тема.

уверенность в пороге
Минимальный уровень достоверности от Video Intelligence API (значение от 0
через 1), указывая, что аннотации отслеживания объекта должны соответствовать, чтобы быть
считается значимым и будет опубликовано в результате
Тема Pub / Sub.

tableReference
Ссылка на выходную таблицу BigQuery.

Теперь, когда вы знакомы с командой конвейера потока данных
параметры, перечисленные в таблице, используйте их для построения потока данных
трубопровод.

  1. В Cloud Shell соберите код конвейера Apache Beam:

      градиентная сборка
      
  2. Создайте образ Docker для шаблона Flex Dataflow:

      gcloud auth configure-docker
    
    грейдл кливер \
        --image = gcr.io / $ {PROJECT} / dataflow-video-analytics: последний
      
  3. Создайте корзину Cloud Storage для хранения
    Шаблон Flex для Dataflow:

      gsutil mb -c standard -l $ {REGION} \
    gs: // $ {DATAFLOW_TEMPLATE_BUCKET}
      
  4. Загрузите файл конфигурации JSON шаблона в корзину:

      кот << EOF | gsutil cp - gs: // $ {DATAFLOW_TEMPLATE_BUCKET} /dynamic_template_video_analytics.json
    {
      "изображение":
      "gcr.io/${PROJECT}/dataflow-video-analytics:latest",
      "sdk_info": {"язык": "JAVA"}
    }
    EOF
      
  5. Запустить конвейер потока данных:

      gcloud beta dataflow flex-template запустить "конвейер анализа видео" \
    --project = $ {PROJECT} \
    --region = $ {REGION} \
    --template-file-gcs-location = gs: // $ {DATAFLOW_TEMPLATE_BUCKET} / dynamic_template_video_analytics.autoscalingAlgorithm = "THROUGHPUT_BASED" ~ numWorkers = 5 ~ maxNumWorkers = 5 ~ workerMachineType = n1-highmem-4 \
    ~ inputNotificationSubscription = projects / $ {PROJECT} / subscriptions / $ {GCS_NOTIFICATION_SUBSCRIPTION} \
    ~ outputTopic = projects / $ {PROJECT} / themes / $ {OBJECT_DETECTION_TOPIC} \
    ~ errorTopic = projects / $ {PROJECT} / themes / $ {ERROR_TOPIC} \
    ~ features = OBJECT_TRACKING ~ сущности = окно, человек ~ доверительный порог = 0.9 ~ windowInterval = 1 \
    ~ tableReference = $ {PROJECT}: $ {BIGQUERY_DATASET} .object_tracking_analysis \
    ~ потоковая передача = истина
      
  6. В облачной консоли перейдите на страницу заданий в веб-консоли,
    затем щелкните задание с именем video-analysis-pipeline.

    Перейти к вакансиям

  7. Чтобы отобразить график задания Dataflow, щелкните задание с именем
    конвейер видеоанализа :

Конвейер работает и ожидает получения входных уведомлений от
Pub / Sub. Данные еще не обрабатываются.

Загрузка образцов видео файлов

В этом разделе вы загружаете образцы видеофайлов в облачное хранилище.
в качестве входных данных для конвейера потока данных.

Чтобы уменьшить задержку, разделите каждый видеофайл на 5-секундные сегменты.Сюда,
Dataflow может анализировать сегменты отдельно и параллельно.
Параллельный анализ дает быстрые результаты, не дожидаясь, пока система
обработать весь видеоклип. Чтобы разделить видеофайлы, используйте
ffmpeg
программа:

  1. В Cloud Shell установите ffmpeg :

      sudo apt update
    sudo apt install -y ffmpeg
      
  2. Скачать исходные видео файлы:

      gsutil -m cp gs: // поток-данных-видео-аналитика-тест-клипы / *.mp4.
      
  3. Разделить исходные файлы на 5-секундные сегменты:

      для файла в формате * .mp4
    делать
    ffmpeg -i "$ file" -codec: aac -ac 2 -ar 48k -c copy \
    -movflags faststart -f сегмент -segment_format mpegts \
    -segment_time 5 "$ {файл%. *} ~"% 1d.mp4
    Готово
      

    Имя файла каждого видеофрагмента заканчивается другим номером (для
    например, myfile ~ 1.mp4 и myfile ~ 2.mp4 ).

  4. Загрузить сегменты видео в облачное хранилище:

      gsutil -m cp * ~ *.mp4 gs: // $ {VIDEO_CLIPS_BUCKET} /
      

    Когда gsutil загружает каждый сегмент видео, облачное хранилище
    автоматически отправляет уведомление в Pub / Sub.
    Pub / Sub пересылает уведомление
    Задание потока данных. Вы можете увидеть в потоке данных
    веб-страница вакансии, на которой работа обработала видеофайлы и собрала
    аннотации из Video Intelligence API для этих файлов.

Анализ видеоаннотаций в BigQuery

В этом разделе вы запускаете образцы запросов в BigQuery, чтобы
проанализировать аннотации, созданные заданием Dataflow.

  1. В облачной консоли откройте редактор BigQuery.
    страница.

    Перейти к редактору запросов

  2. Вставьте этот фрагмент кода в редактор и нажмите кнопку «Выполнить», чтобы
    показать видеоролики, в которых был обнаружен человек:

      ВЫБРАТЬ имя_файла, объект
    ИЗ `video_analytics.object_tracking_analysis`
    WHERE, например, "велосипед%"
    ИЛИ объект типа "человек%"
    ИЛИ объект типа 'cat%'
    ГРУППИРОВАТЬ по имени_файла, сущности
      

    Запрос возвращает следующий результат:

  3. Выполните следующий запрос, чтобы отобразить все объекты, обнаруженные в видео
    клипы, и уровни достоверности, связанные с обнаружениями:

      ВЫБРАТЬ имя_файла, объект, макс (fd.уверенность) AS max_confidence
    ИЗ `video_analytics.object_tracking_analysis`,
    UNNEST (frame_data) как fd
    ГРУППИРОВАТЬ по имени_файла, сущности
    ЗАКАЗАТЬ по имени_файла, сущности, max_confidence DESC
      

    Запрос возвращает следующий результат:

  4. Выполните следующий запрос, чтобы получить временные смещения, ограничивающую рамку
    координаты и обнаруженные объекты для видеофайла:

      SELECT entity, fd. *
    ИЗ `video_analytics.object_tracking_analysis`,
    UNNEST (frame_data) как fd
    ГДЕ имя_файла LIKE 'gbike%.mp4 '
    ЗАКАЗАТЬ ПО timeOffset
      

    Результат похож на следующий:

Получение отфильтрованных результатов

В этом разделе вы запускаете небольшое приложение Python, которое отображает отфильтрованные
результаты, отправленные в Pub / Sub конвейером потока данных.

  1. В Cloud Shell создайте и активируйте виртуальную среду Python:

      virtualenv venv
    источник venv / bin / активировать
      
  2. Установите некоторые зависимости Python:

      pip install google-cloud-pubsub
      
  3. Запустите приложение Python:

      python pull-обнаружение.ру \
    --project = $ {PROJECT} \
    --subscription = $ {OBJECT_DETECTION_SUBSCRIPTION}
      

    Приложение использует тему Pub / Sub и отображает результаты
    , соответствующие критериям фильтра для задания Dataflow.

    Результат следующий:

    Прослушивание сообщений по подписке Pub / Sub
    `проекты // подписки / объект-обнаружение-подписка` ...
    
    ------ [Обнаружен объект] -------
    Сущность: человек
    Файл: gbikes_dinosaur.mp4
    
    ------ [Обнаружен объект] -------
    Сущность: человек
    Файл: gbikes_dinosaur.mp4
     
  4. Чтобы выйти из приложения, нажмите Control + C .

Проверка кода

конвейера потока данных

В этом разделе рассматриваются фрагменты кода конвейера потока данных.
чтобы помочь вам понять, как работает конвейер.

Вызов API потоковой передачи Video Intelligence

API потоковой передачи Video Intelligence API принадлежит к большему набору
API-интерфейсы, доступные в API Video Intelligence. API потоковой передачи требует, чтобы
первоначальный вызов отправляет только метаданные о запросе в виде
StreamingVideoConfig
сообщение.Все последующие сообщения должны содержать только двоичные данные видео. В
AnnotateVideoChunksTransform метод инициализирует StreamingVideoConfig
сообщение в блоке setup () и затем использует его для каждого отдельного видео сегмента
параллельно с процессом processElement () :

Сгруппировать ответы по имени файла и сущности

Поскольку потоковый API возвращает аннотации, конвейер
агрегирует ответы, группируя аннотации по имени файла и обнаруженным
организация для облегчения последующего анализа:

Настройка выходной полезной нагрузки

FormatAnnotationSchemaDoFn настраивает формат аннотаций
возвращаемый API Video Intelligence путем преобразования прото-сообщений в
Ряд
тип:

Фильтр Соответствующие аннотации Преобразование
фильтры
аннотации, выводя только те строки, которые соответствуют указанному объекту и
Параметры порога достоверности:

Сводка

Поздравляю.Вы успешно построили конвейер потока данных для
обрабатывать видеофайлы для отслеживания объектов с помощью API-интерфейсов Video Intelligence.

Создайте конвейер обработки видео с помощью Amazon Kinesis Video Streams и AWS Fargate

Создано Петром Хотковским (AWS)

Среда: PoC или пилот

Технологии: Cloud-native; Разработка и тестирование программного обеспечения; Медиа услуги

Сервисы AWS: Fargate; Кинезис; Amazon S3

Сводка

Этот шаблон демонстрирует, как использовать Amazon Kinesis Video Streams и AWS Fargate для извлечения кадров из видеопотока и сохранения их в виде файлов изображений для дальнейшей обработки.
в Amazon Simple Storage Service (Amazon S3).

Шаблон предоставляет образец приложения в форме проекта Java Maven. Этот
приложение определяет инфраструктуру AWS с помощью AWS Cloud Development Kit (AWS CDK). И логика обработки кадров, и определения инфраструктуры
написано на языке программирования Java. Вы можете использовать этот образец приложения как
основы для разработки собственного конвейера обработки видео в реальном времени или для создания
этап предварительной обработки видео конвейера машинного обучения.

Предпосылки и ограничения

Предварительные требования

Ограничения

Этот шаблон предназначен для подтверждения концепции или в качестве основы для дальнейшего развития.
Его не следует использовать в его текущей форме при развертывании в производственной среде.

Версии продукта

Архитектура

Целевой стек технологий

Целевая архитектура

Пользователь создает видеопоток Kinesis, загружает видео и отправляет сообщение JSON.
который содержит сведения о входном видеопотоке Kinesis и выходном сегменте S3
в очередь SQS.AWS Fargate, на котором основное приложение запущено в контейнере,
извлекает сообщение из очереди SQS и начинает извлекать кадры. Каждый кадр сохраняется
в файле изображения и хранится в целевом сегменте S3.

Автоматизация и весы

Пример приложения может масштабироваться как по горизонтали, так и по вертикали в пределах одного
Регион AWS.Горизонтального масштабирования можно добиться за счет увеличения количества развернутых
Задачи AWS Fargate, считывающие данные из очереди SQS. Вертикальное масштабирование может быть достигнуто с помощью
увеличение количества потоков разделения кадров и публикации изображений в приложении.
Эти настройки передаются приложению как переменные среды в определении.
ресурса QueueProcessingFargateService в AWS CDK.Из-за характера развертывания стека AWS CDK вы можете развернуть
это приложение в нескольких регионах и аккаунтах AWS без дополнительных усилий.

Инструменты

  • AWS CDK - AWS Cloud Development Kit (AWS CDK) - это среда разработки программного обеспечения для
    определение вашей облачной инфраструктуры и ресурсов с помощью языков программирования, таких
    как TypeScript, JavaScript, Python, Java и C # /.Сеть.

  • Amazon Kinesis Video Streams - Amazon Kinesis Video Streams - это полностью управляемый сервис AWS, который можно использовать для
    транслировать видео в реальном времени с устройств в облако AWS или создавать приложения для работы в режиме реального времени
    обработка видео или пакетная видеоаналитика.

  • AWS Fargate - AWS Fargate - это бессерверный вычислительный механизм для контейнеров. Фаргейт удаляет
    необходимо выделять серверы и управлять ими, а также позволяет сосредоточиться на разработке приложений.

  • Amazon S3 - Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) - это сервис объектного хранилища, который предлагает
    масштабируемость, доступность данных, безопасность и производительность.

  • Amazon SQS - Amazon Simple Queue Service (Amazon SQS) - полностью управляемая служба очередей сообщений.
    что позволяет разделять и масштабировать микросервисы, распределенные системы и бессерверные
    Приложения.

Код

Эпики

Задача Описание Требуемые навыки
Запустить демон Docker.

Запустите демон Docker в вашей локальной системе. AWS CDK использует Docker для создания
образ, который используется в задаче AWS Fargate. Вы должны запустить Docker, прежде чем продолжить
к следующему шагу.

Разработчик, DevOps-инженер
Постройте проект.

Загрузите приложение-образец кода разделителя кадров (прилагается) и извлеките его содержимое.
в папку на вашем локальном компьютере. Прежде чем вы сможете развернуть инфраструктуру, вы
нужно собрать проект Java Maven. В командной строке перейдите в корневой каталог проекта и
соберите проект, выполнив команду:

  mvn чистая установка  
Разработчик, DevOps-инженер
Загрузите AWS CDK.

(только для начинающих пользователей AWS CDK). Если вы впервые используете AWS CDK,
вам может потребоваться загрузить среду, выполнив команду AWS CLI:

  cdk bootstrap --profile "$ AWS_PROFILE_NAME"  

, где $ AWS_PROFILE_NAME содержит имя профиля AWS из ваших учетных данных AWS.Или вы можете удалить это
параметр, чтобы использовать профиль по умолчанию. Дополнительную информацию см. В документации AWS CDK.

Разработчик, DevOps-инженер
Разверните стек AWS CDK.

На этом этапе вы создаете необходимые ресурсы инфраструктуры (очередь SQS, корзина S3,
Определение задачи AWS Fargate) в своей учетной записи AWS создайте требуемый образ Docker.
для задачи AWS Fargate и разверните приложение.В командной строке перейдите
в корневой каталог проекта и выполните команду:

  cdk deploy --profile "$ AWS_PROFILE_NAME" --all  

, где $ AWS_PROFILE_NAME содержит имя профиля AWS из ваших учетных данных AWS. Или вы можете удалить это
параметр, чтобы использовать профиль по умолчанию.Подтвердите развертывание. Обратите внимание на значения QueueUrl и Bucket из выходных данных развертывания CDK; они понадобятся вам на более поздних этапах. AWS
CDK создает активы, загружает их в вашу учетную запись AWS и создает всю инфраструктуру.
Ресурсы. Вы можете наблюдать за процессом создания ресурса в AWS CloudFormation.
console по адресу https: // console.aws.amazon.com/cloudformation/. Для получения дополнительной информации см. Документацию AWS CloudFormation и документацию AWS CDK.

Разработчик, DevOps-инженер
Создайте видеопоток.

На этом этапе вы создаете видеопоток Kinesis, который будет служить входным потоком.
для обработки видео.Убедитесь, что у вас установлен и настроен интерфейс командной строки AWS.
В интерфейсе командной строки AWS запустите:

  aws kinesisvideo --profile "$ AWS_PROFILE_NAME" create-stream --stream-name "$ STREAM_NAME" --data-retention-in-hours "24"  

где $ AWS_PROFILE_NAME содержит имя AWS профиль из ваших учетных данных AWS (или удалите этот параметр
для использования профиля по умолчанию) и $ STREAM_NAME - любое допустимое имя потока.

Кроме того, вы можете создать видеопоток с помощью консоли Kinesis, выполнив следующие действия.
шаги, описанные в документации по Kinesis Video Streams. Обратите внимание на имя ресурса AWS (ARN) созданного потока; он вам понадобится позже.

Разработчик, DevOps-инженер
Задача Описание Требуемые навыки
Загрузите видео в поток.

В папке проекта для примера приложения с кодом разделителя кадров откройте файл ProcessingTaskTest.java.
файл в папке src / test / java / amazon / awscdk / examples / splitter. Замените переменные profileName и streamName значениями, которые вы использовали на предыдущих шагах. Чтобы загрузить пример видео
в видеопоток Kinesis, созданный на предыдущем шаге, запустите:

  Amazon.awscdk.examples.splitter.ProcessingTaskTest # testExample test  

Кроме того, вы можете загрузить свое видео, используя один из методов, описанных в
документацию Kinesis Video Streams.

Разработчик, DevOps-инженер
Начать обработку видео.

Теперь, когда вы загрузили видео в видеопоток Kinesis, вы можете начать обработку
Это. Чтобы запустить логику обработки, вы должны отправить сообщение с подробной информацией на
Очередь SQS, созданная AWS CDK во время развертывания. Чтобы отправить сообщение с помощью
AWS CLI, запустите:

  aws sqs --profile "$ AWS_PROFILE_NAME" send-message --queue-url QUEUE_URL --message-body MESSAGE  

где $ AWS_PROFILE_NAME содержит имя профиля AWS из ваших учетных данных AWS (удалите этот параметр
для использования профиля по умолчанию), QUEUE_URL - это значение QueueUrl из вывода AWS CDK, а MESSAGE - это строка JSON в следующем формате:

  {"streamARN": "STREAM_ARN", "bucket": "BUCKET_NAME", "s3Directory": "test-output"}  

, где STREAM_ARN - это ARN видеопотока, созданного вами ранее. step, а BUCKET_NAME - это значение Bucket из выходных данных AWS CDK.

При отправке этого сообщения начинается обработка видео. Как вариант, вы можете отправить сообщение
с помощью консоли Amazon SQS, как описано в документации Amazon SQS.

Разработчик, DevOps-инженер
Просмотрите изображения кадров видео.

Полученные изображения можно увидеть в выходном сегменте S3 s3: // BUCKET_NAME / test-output , где BUCKET_NAME - это значение Bucket из выходных данных AWS CDK.

Разработчик, DevOps-инженер

Дополнительная информация

Выбор IDE

Мы рекомендуем вам использовать вашу любимую Java IDE для создания и изучения этого проекта.

Уборка

После завершения этого примера удалите все развернутые ресурсы, чтобы избежать
дополнительные затраты на инфраструктуру AWS.

Чтобы удалить инфраструктуру и видеопоток, используйте эти две команды в AWS.
CLI:

  cdk destroy --profile "$ AWS_PROFILE_NAME" --all  
  aws kinesisvideo --profile "$ AWS_PROFILE_NAME" delete-stream --stream-arn "$ STREAM_ARN"  

Вы также можете удалить ресурсы вручную с помощью AWS CloudFormation
консоль, чтобы удалить стек AWS CloudFormation, и консоль Kinesis, чтобы удалить
видеопоток Kinesis.Обратите внимание, что cdk destroy не удаляет выходной сегмент S3 или образы в реестре Amazon Elastic Container Registry.
(Amazon ECR) репозитории (aws-cdk / assets). Вы должны удалить их вручную.

Вложения

attachment.zip

Видеоинспекция трубопровода для Денвера, штат Колорадо

Проведите видеоинспекцию ваших канализационных трубопроводов с помощью Doctor Fix-It

Видеоинспекция трубопровода в Денвере, штат Колорадо

Проблемы со сливом могут быть связаны с засорением водопровода в доме или могут возникать за пределами дома, когда водопровод отводится далеко от дома.Прежде чем производить какой-либо дорогостоящий или ненужный ремонт вашей сантехники, Doctor Fix-It может сэкономить ваши деньги, выполнив простой и недорогой видеосмотр ваших водопроводных труб, чтобы точно определить, где возникают засоры, и выработать лучший рецепт для устранения. ваши проблемы с дренажом, прежде чем выполнять какую-либо работу.

ПОЗВОНИТЕ DOCTOR FIX-IT ДЛЯ НИЗКОЙ ВИДЕОПРОВЕРКИ ПРЕДПОЛАГАЕМЫХ ЗАПИСЕЙ И ОПЕРАЦИЙ С НЕДВИЖИМОСТЬЮ, СВЯЗАННЫХ С ОСМОТРОМ ДОМА: 303-993-1550

Ваш канализационный трубопровод не отводит воду оптимальным образом? Проведите визуальный осмотр канализационной трубы.Если не удалось выяснить причину, лучше всего провести видео осмотр канализационной линии.

Dr. Fix-It - поставщик сантехнических, климатических и электрических услуг в Денвере. С радостью сообщаем, что мы также проводим видео обследование канализационных сетей. Если вам нужен грамотный, профессиональный и быстрый видео-осмотр вашей канализационной сети, компания Doctor Fix-It - это то, что вам нужно.

Услуги видеонаблюдения для вашего дома в Денвере

Канализационные линии могут иногда забиваться.Часто проблема находится внутри канализационной линии. Канализационные линии могут забиваться из-за жира, корней, минеральных отложений и других структурных проблем. Быстрая видеонаблюдение трубопровода канализационной магистрали поможет выяснить, в чем проблема.

Одна из наиболее частых причин засоров канализации - рост корней деревьев. Корни могут заползать в крошечные отверстия на канализационных трубах. Со временем, по мере того, как они увеличиваются в размерах и обхвате, к ним могут прилипать такие обломки, как кухонный жир, яичная скорлупа и гниющая растительность, блокируя поток воды.

Мы проведем первичный осмотр канализации и, если у нас есть основания полагать, что проблема находится внутри канализационной трубы, мы проведем видеоинспекцию. Маленькая видеокамера прикрепляется к голове сливной змеи и проталкивается через канализационную линию.