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如何将海康威视摄像头SDK的视频流推送到前端Vue项目中进行实时播放?

聖光之護

聖光之護

发布时间:2025-03-22 11:04:11

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来源于php中文网

原创

海康威视摄像头SDK视频流在Vue项目中的实时播放

本文介绍如何将海康威视摄像头sdk获取的视频流,通过流媒体服务器(zlmediakit),最终在vue前端项目中实时播放。 整个过程不依赖云视频服务,摄像头直接连接至本地电脑

如何将海康威视摄像头SDK的视频流推送到前端Vue项目中进行实时播放?

系统架构与实现思路

系统采用三层架构:

  1. 海康威视摄像头及后端(Spring Boot): 使用海康威视SDK获取摄像头视频流。
  2. 流媒体服务器(ZLMediaKit): 作为中间件,接收后端推送的视频流,并进行转发。
  3. 前端(Vue): 从ZLMediaKit拉取RTSP流进行播放。

后端(Java)实现细节

后端使用Spring Boot框架,核心逻辑在于将海康SDK回调的视频数据推送到ZLMediaKit。 代码片段如下:

@Service
public class HikvisionServiceImpl implements HikvisionService {

    // ... 其他代码 ...

    @PostConstruct
    public void register() {
        // 初始化海康SDK,获取视频流
        HikvisionClient client = new HikvisionClient();
        client.initPipedStream();
        client.clientInit();
        client.action(); // 开始预览,并通过回调获取视频流数据
    }

    // 海康SDK回调函数
    class RealDataCallback implements HCNetSDK.FRealDataCallBack_V30 {
        @Override
        public void invoke(int lRealHandle, int dwDataType, ByteByReference pBuffer, int dwBufSize, Pointer pUser) {
            if (dwDataType == HCNetSDK.NET_DVR_STREAMDATA) {
                if (dwBufSize > 0) {
                    ByteBuffer buffer = pBuffer.getPointer().getByteBuffer(0, dwBufSize);
                    byte[] bytes = new byte[dwBufSize];
                    buffer.rewind();
                    buffer.get(bytes);
                    executor.execute(() -> pushToZLMediaKit(bytes)); // 推送到ZLMediaKit
                }
            }
        }
    }

    private void pushToZLMediaKit(byte[] data) {
        //  将数据推送到ZLMediaKit,这部分需要根据ZLMediaKit的API进行实现,
        //  可能需要将数据进行编码转换(例如H.264),并通过网络发送到ZLMediaKit服务器。
        // ...  ZLMediaKit 推送代码 ...
    }
}

pushToZLMediaKit 方法是关键,需要根据ZLMediaKit的API文档,将接收到的视频数据推送到指定的流媒体服务器地址。这可能涉及到数据格式转换(例如,将原始数据转换为H.264流)。

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前端(Vue)实现细节

前端使用Vue框架,并结合合适的视频播放器库(如flv.js或hls.js)来播放从ZLMediaKit获取的RTSP流。

// Vue组件代码片段


/api/rtspStream 是一个后端接口,返回ZLMediaKit中生成的RTSP流地址。

完整解决方案补充

为了实现稳定的视频流传输,后端可能需要使用FFmpeg进行转码,将海康SDK输出的原始视频流转换为ZLMediaKit支持的格式(例如FLV)。 后端需要持续地将数据写入响应流,前端则通过flv.js等库解析并播放。 这需要仔细处理网络传输和数据缓冲,以保证视频播放的流畅性。 错误处理和资源释放也至关重要。

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