ZLMediaKit实现RTSP流转换为GB28181 PS-RTP封装的技术解析
2025-05-16 00:54:17作者:裴麒琰
背景介绍
在视频监控和流媒体传输领域,GB28181标准作为中国国家标准,广泛应用于安防监控系统的互联互通。其中PS(Program Stream)封装格式是GB28181标准中规定的视频封装方式之一。ZLMediaKit作为一款优秀的流媒体服务器框架,提供了将RTSP流转换为符合GB28181标准的PS-RTP封装的能力。
RTSP流与GB28181 PS-RTP的区别
RTSP协议通常直接传输H.264裸流(称为ES流),而GB28181标准要求视频流采用PS封装后再通过RTP传输。两者的主要区别在于:
- 封装格式:RTSP通常直接传输H.264 ES流,而GB28181要求PS封装
- RTP负载:PS封装的RTP负载以"00 00 01 ba"开头,而ES流则直接是H.264数据
- 标准符合性:PS封装符合中国电信标准Y.2111
ZLMediaKit的转换实现
ZLMediaKit提供了startSendRtp接口来实现RTSP流到GB28181 PS-RTP的转换。该接口的核心功能包括:
- 流媒体协议转换:从RTSP协议转换为RTP协议
- 封装格式转换:从ES流转换为PS流
- 目标推送:将转换后的流推送到指定IP和端口
关键参数解析
在使用startSendRtp接口时,有几个关键参数需要注意:
-
type参数:
- 0:表示ES流(默认值)
- 1:表示PS流(GB28181标准)
- 2:表示TS流
-
其他重要参数:
- dst_url:目标服务器地址
- dst_port:目标端口
- is_udp:是否使用UDP协议
- src_port:本地源端口
- ssrc:同步信源标识符
常见问题解决方案
在实际使用中,开发者可能会遇到以下问题:
-
RTP负载不是PS格式:
- 解决方案:确保在请求参数中指定
type=1或使用过期的use_ps=1参数
- 解决方案:确保在请求参数中指定
-
接口行为不符合预期:
- 解决方案:更新到最新版本的ZLMediaKit,早期版本可能存在未指定封装类型时默认使用ES流的问题
-
PS封装验证:
- 可以通过抓包工具验证RTP负载是否以"00 00 01 ba"开头,这是PS封装的标志
最佳实践建议
- 始终使用最新的ZLMediaKit版本,以获得最稳定的功能和最佳的性能
- 明确指定封装类型参数,避免依赖默认值
- 在生产环境部署前,务必进行抓包验证,确保流格式符合GB28181标准
- 对于新开发的项目,建议使用
type参数而非过期的use_ps参数
技术实现原理
ZLMediaKit在内部实现了完整的PS封装逻辑,包括:
- PS头生成:创建符合规范的PS包头
- 系统头生成:包含必要的系统信息
- 节目映射:建立流与节目的映射关系
- PES封装:将H.264数据封装为PES包
- RTP分包:将PS包按照MTU大小分片并通过RTP传输
这种实现保证了输出的视频流完全符合GB28181标准的要求,能够与各种符合标准的设备或平台无缝对接。
总结
ZLMediaKit通过startSendRtp接口提供了强大的RTSP流转GB28181 PS-RTP的能力,开发者只需正确配置参数即可实现标准化的视频流输出。理解PS封装的特点和接口参数的含义,对于构建符合GB28181标准的视频监控系统至关重要。随着ZLMediaKit的持续更新,这一功能将变得更加稳定和易用。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5HunyuanVideo-1.5作为一款轻量级视频生成模型,仅需83亿参数即可提供顶级画质,大幅降低使用门槛。该模型在消费级显卡上运行流畅,让每位开发者和创作者都能轻松使用。本代码库提供生成创意视频所需的实现方案与工具集。00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 全球36个生物多样性热点地区KML矢量图资源详解与应用指南 PANTONE潘通AI色板库:设计师必备的色彩管理利器 深入解析Windows内核模式驱动管理器:系统驱动管理的终极利器 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 OMNeT++中文使用手册:网络仿真的终极指南与实用教程 WebVideoDownloader:高效网页视频抓取工具全面使用指南 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
192
212
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
649
270
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
297
111
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
384
3.68 K
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
128
857
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
243
316
本项目是CANN提供的是一款高效、可靠的Transformer加速库,基于华为Ascend AI处理器,提供Transformer定制化场景的高性能融合算子。
C++
66
96
暂无简介
Dart
632
143