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《GB/T 28181-2016》的音视频编解码 远程兼职

一、概述:基于ffmpeg实现《GB/T 28181-2016》的音视频编解码,需要支持TCP/UDP两种视频流的接收,进行解码--压缩--编码的过程;再此过程中,有些异常的视频流(比如花屏、卡顿等情况),需要进行处理。可提供视频流包。 二、需求: 1)媒体服务;该部分主要工作是媒体相关部分工作,其它信令工作由其它功能完成; 2)可以接入GB信令平台建立的媒体网络连接,并按照GB28181-2016版本附录C的要求解封装; 3)可以支持硬件编解码(Nvidia P4/T4 和 Nvidia AGX Xavier); 4)考虑传输方案,最终转码视音频为mpeg1并通过http推送; 5)提供保活机制,检测到断流则推送信息至指定服务(http形式,根据入参url,反馈接收流的端口已断流); 6)运行环境:centos 7 或者 Ubuntu 16.04 及以上; 7)需要提供源代码,打包后的ffmpeg以及相应的命令行调用方式; 三、实现流程 1、支持命令传参调用;如以下示例: ./ffmpeg-gpu -protocol_whitelist file,crypto,http,tcp,udp,rtp,tcpgb,udpgb -c:v h264_cuvid -i tcpgb://ip:port -pix_fmt yuv420p -an -f mpegts -codec:v mpeg1video -b:v 800k -bf 0 -s 720x404 -r 25 http://ip:port/helloworld/720/404/ 注:-i 后边可以用tcpgb/udpgb来区分是tcp/udp流 2、针对命令参数传进来的媒体服务器ip,port建立tcp/udp server接受下级平台媒体服务器发送过来的GB28181定义的媒体数据,并完成相应的组包,解封装等提取出裸视音频数据,完成转码操作 3、将转码后的音视频数据按照http协议推送到指定的http server 4、断流检测,当检测到该端口接收不到流时,发送Http消息通知信令服务器。 已经有2011版本,可在此基础上完成。

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用户画像分析 远程兼职

项目内容及技术要求 2.1项目内容 基于数据挖掘技术,实现客户精细化管理能力提升,建设用户标签管理、用户群体画像业务模块,包含数据采集管理、客户信息画像、充电行为画像、消费行为画像、地理位置画像、站运营画像、区域运营分析、用户群画像、数据分析大屏展示、营销策略分析等关键业务项。实现与国网山东省电力公司智慧能源服务系统省级应用资产管理模块的数据共享。开展电动汽车运营数据分析及挖掘工作,完成周期性及专项性电动汽车运营效果分析,挖掘充电运营数据、客户行为数据、营销成效数据等,实现差异化运营。 项目运行维护期为一年,开竣工时间以合同内容为准。 2.1.1数据采集管理 通过采集、建模、分析和反馈,协助公司高效获取数据并进行多维度、海量、实时的数据分析,从而驱动决策和服务智能化。 数据采集 数据采集包括数据类别管理、数据源管理、采集目标管理、数据采集管理、第三方数据采集管理。 数据管理 数据管理包括数据存储管理、数据清洗管理、数据处理管理、元数据管理。 2.1.2客户信息画像 以用户的会员信息为基础,对客户的档案等会员信息进行分析画像。 客户职业分析 基于客户基本信息中的职业信息等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户职业标签体系。 行为性别分析 基于客户基本信息中的性别等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户性别标签体系。 年龄学历分析 基于客户基本信息中的年龄和学历等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户年龄学历标签体系。 收入水平分析 基于客户基本信息中的收入等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户收入水平标签体系。 常驻地分析 基于客户基本信息中的常驻地等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户常驻地标签体系。 来源渠道分析 基于客户基本信息中的注册来源、注册方式等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户来源渠道标签体系。 潜在客户分析 基于客户基本信息中的注册时间、方式等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户潜在客户标签体系。 2.1.3充电行为画像 以用户的充电行为数据为基础,对客户的充电记录等业务数据进行分析画像。 充电次数分析 基于客户充电行为数据中的累计充电次数等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户累计充电次数标签体系。 充电电量分析 基于客户充电行为数据中的累计充电电量等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户累计充电电量标签体系。 近30天充电次数分析 基于客户充电行为数据中的近30天充电次数等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户近30天充电次数标签体系。 近30天充电电量分析 基于客户充电行为数据中的近30天充电电量等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户近30天充电电量标签体系。 充电时间偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电充电时间、间隔等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电时间标签体系。 充电时长偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电时长等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电时长标签体系。 充电电量偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电电量等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电电量标签体系。 充电频率偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电时间等数据计算出的充电频率等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电频率偏好标签体系。 充电地点偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电位置等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电地点偏好标签体系。 充电频率变化分析 基于客户充电行为数据中的充电频率变化数据等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电频率变化标签体系。 最近7天充电次数 基于客户充电行为数据中的近7天充电次数等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户近7天充电次数标签体系。 2.1.4消费行为画像 以用户的充电消费金额、充电电量等数据为基础,对客户的充电记录等业务数据进行分析画像。 支付方式分析 基于客户充电行为数据中的支付方式等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户支付方式标签体系。 总充电电量分析 基于客户充电行为数据中的累计充电电量等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户累计充电电量标签体系。 近30天充电金额分析 基于客户充电行为数据中的近30天充电金额等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户近30天充电金额标签体系。 次消费金额偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电电量、金额等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户次消费金额标签体系。 次消费电量偏好分析 基于客户充电行为数据中的充电电量、时长等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户次消费电量标签体系。 充电消费金额频率变化分析 基于客户充电行为数据中的充电消费金额频率变化数据等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电消费金额频率变化标签体系。 最近7天充电消费金额次数 基于客户充电行为数据中的近7天充电消费金额次数等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户近7天充电消费金额次数标签体系。 用户消费水平分析 基于客户充电行为数据中的充电金额等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户消费水平标签体系。 用户消费能力分层 基于客户充电行为数据中的充电金额、电量、频次等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户消费能力分层标签体系。 2.1.5地理位置画像 以用户的地理位置数据为基础,对客户的充电记录等业务数据进行分析画像。 充电位置偏好分析 基于客户充电地理位置数据中的充电位置等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电位置偏好标签体系。 充电区域偏好分析 基于客户充电地理位置数据中的充电区域等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电区域偏好标签体系。 热门区域偏好分析 基于客户充电地理位置数据中的充电位置、次数等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电热门区域偏好标签体系。 充电站点偏好分析 基于客户充电地理位置数据中的充电站点等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电站点偏好标签体系。 设备偏好分析 基于客户充电地理位置数据中的充电设备位置等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电设备偏好标签体系。 用户活动范围分析 基于客户充电地理位置数据中的充电位置、次数、时间等因素,对客户行为进行分析画像,建立用户充电活动范围标签体系。 活跃用户分析 基于客户充电地理位置数据中的站使用数据、桩使用数据、充电频率等因素,对客户行为进行分析画像,建立活跃用户标签体系。 2.1.6站运营画像 站充电次数分析 基于站充电业务数据中的站充电次数等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站充电次数标签体系。 站充电时长分析 基于站充电业务数据中的站充电时长等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站充电时长标签体系。 站充电电量分析 基于站充电业务数据中的站充电电量等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站充电电量标签体系。 站充电金额分析 基于站充电业务数据中的站充电金额等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站充电金额标签体系。 站充电量变化分析 基于站充电业务数据中的站充电电量等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站日充电电量电量变化标签体系。 站充电用户类型分析 基于站充电业务数据中的用户类型等因素,对站运营活动进行分析画像,建立站充电用户类型标签体系。 2.1.7区域运营分析 区域充电次数分析 基于区域充电业务数据中的区域充电次数等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域充电次数标签体系。 区域充电时长分析 基于区域充电业务数据中的区域充电时长等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域充电时长标签体系。 区域充电电量分析 基于区域充电业务数据中的区域充电电量等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域充电电量标签体系。 区域充电金额分析 基于区域充电业务数据中的区域充电金额等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域充电金额标签体系。 区域充电量变化分析 基于区域充电业务数据中的区域充电电量等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域日充电电量电量变化标签体系。 区域充电用户类型分析 基于区域充电业务数据中的用户类型等因素,对区域运营活动进行分析画像,建立区域充电用户类型标签体系。 2.1.8用户群画像 创建用户群画像 新建和管理、删除、查看用户群,设定用户群的数据来源、更新方式、属性标签、行为标签及行为序列等,建立符合多层标签的人群。 筛选用户群体 使用和运行用户群画像,实时计算标签人员,筛选出符合用户群画像的用户群体。 导出人群列表 实现用户群体数据的保存、导出等功能,支持EXCEL、SQL、WORD等多种文件形式保存。 2.1.9数据分析大屏 整体监控客户属性变化、行为变化等。 客户数据分析 基于最新客户信息中的性别、年龄、职业等数据进行统计分析并集中展示。 客户发展分析 基于累计客户信息中的性别、年龄、职业等数据,按时间段进行统计分析并集中展示。 行为数据分析 基于最新充电业务信息中的电量、金额、时长等数据进行统计分析并集中展示。 变化趋势分析 基于累计充电业务信息中的电量、金额、时长等数据进行统计分析并集中展示。 充电运营分析 基于站、桩等档案信息、运营信息进行数据进行统计分析并集中展示。 行为数据GIS展示 基于地理位置信息,对充电行为进行统计分析并集中展示

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