DeepCamera开源AI摄像头项目学习资料汇总 - 为普通摄像头赋能先进AI技术

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DeepCamera - 为普通摄像头赋能先进AI技术

DeepCamera是一个开源的AI摄像头项目,旨在为传统监控摄像头和CCTV/NVR系统赋能先进的机器学习技术。它提供了基于人脸识别的入侵检测、跌倒检测和停车场监控等功能,所有推理都在本地设备上进行。

DeepCamera架构

🚀 主要功能

  • 人脸识别
  • 人员识别(RE-ID)
  • 停车场管理
  • 跌倒检测
  • 更多功能开发中...

💻 支持的设备

  • Nvidia Jetson系列(Nano、Xavier AGX等)
  • 单板计算机(如树莓派4B)
  • Intel X64架构(Windows/Linux/MacOS)
  • MCU摄像头(ESP32 CAM等)
  • 各种RTSP摄像头

🛠️ 安装指南

  1. 安装SharpAI-Hub:
pip3 install sharpai-hub
  1. 启动yolov7_reid服务:
sharpai-cli yolov7_reid start

详细安装步骤请参考GitHub上的安装指南

🌟 应用场景

  1. 基于人员形状的入侵检测
  2. 本地部署的人脸识别入侵检测
  3. 云端免费人脸识别
  4. 儿童/青少年安全的笔记本屏幕监控
  5. 人员检测器

🔗 重要链接

📚 学习资源

  1. DeepCamera特性列表
  2. 如何运行入侵检测
  3. 如何运行本地入侵检测
  4. Yolo停车场监控
  5. 跌倒检测与Shinobi集成

DeepCamera演示

DeepCamera项目为开发者和用户提供了丰富的AI视觉应用场景。无论您是想要提升家庭安全,还是开发智能监控系统,DeepCamera都能为您提供强大的工具和平台。欢迎加入SharpAI社区,与其他开发者一起探索AI摄像头的无限可能!

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