Watsor: 基于深度学习的智能视频监控系统

Watsor简介

Watsor是一款基于深度学习的智能视频监控系统,专为实时监控场景设计。它能够对视频流进行实时分析,快速检测出感兴趣的对象,大大提高了视频监控的智能化水平和准确性。

Watsor的主要特点包括:

• 采用人工神经网络进行智能检测,显著减少误报
• 支持设置检测区域,灵活定义关注范围
• 兼容多种硬件加速器,如Coral USB加速器和NVIDIA CUDA GPU
• 通过MQTT协议报告检测结果,可轻松集成到HomeAssistant等系统
• 支持通过MQTT命令控制视频解码器
• 可通过HTTP广播带检测结果渲染的视频流
• 支持从任意源捕获视频并进行编码

Watsor不仅适用于CCTV监控,还可应用于其他需要视频流对象检测的场景。

核心功能

1. 智能对象检测

Watsor采用深度学习算法对视频流进行实时分析,可检测出90种常见对象。相比传统方法,它能显著降低误报率,提高检测的准确性。

2. 灵活的检测区域设置

用户可以通过掩码图像灵活定义检测区域,只关注真正需要监控的范围,避免无关区域的干扰。

3. 硬件加速支持

Watsor支持多种硬件加速器,如Coral USB加速器和NVIDIA CUDA GPU等。这些加速器可以大幅提升检测速度,实现更流畅的实时分析。

4. 与HomeAssistant无缝集成

Watsor可以通过MQTT协议与HomeAssistant等智能家居系统集成,实现检测结果的实时上报和联动控制。

5. 视频流广播

Watsor可以通过HTTP广播带有对象检测结果渲染的视频流,支持MPEG-TS和Motion JPEG格式。这使得用户可以方便地在其他设备上查看监控画面。

快速上手

要开始使用Watsor,您可以按照以下步骤操作:

1. 准备配置文件,描述摄像头信息和检测选项等
2. 使用Docker运行Watsor(推荐方式)
3. 或者作为Python模块安装和运行

无论采用哪种方式,都需要先准备好配置文件。Watsor使用YAML格式的配置文件,主要包括摄像头、检测类别、区域设置等内容。

Docker部署

使用Docker是运行Watsor最简单的方式。您只需要:

1. 准备好配置文件
2. 挂载配置文件到容器的/etc/watsor目录
3. 运行Docker容器

示例docker-compose文件:

version: '3'

services:
  watsor:
    container_name: watsor  
    image: smirnou/watsor:latest
    environment:
      - LOG_LEVEL=info
    volumes:
      - /etc/localtime:/etc/localtime:ro
      - ../config:/etc/watsor:ro
    devices:
      - /dev/bus/usb:/dev/bus/usb
      - /dev/dri:/dev/dri  
    ports:
      - 8080:8080
    shm_size: 512m

Python模块安装

Watsor也可以作为Python模块安装使用:

1. 安装Watsor:

   python3 -m pip install watsor
   

2. 下载并准备对象检测模型

3. 编写配置文件

4. 运行Watsor:

   python3 -m watsor.main --config config/config.yaml --model-path model/
   

配置说明

Watsor使用YAML格式的配置文件。主要配置项包括:

摄像头配置

 cameras:
   - camera1:
       width: 640  
       height: 480
       input: rtsp://192.168.0.10:554
       mask: camera1.png

每个摄像头需要配置分辨率、输入源等信息。可选的mask用于限定检测区域。

检测类别和过滤器

 detect:
   - person:
       area: 20
       confidence: 60
       zones: [1, 3, 5]
   - car:
   - ...

可以指定需要检测的对象类别,以及面积、置信度、区域等过滤条件。

FFmpeg配置

 ffmpeg:
   decoder:
       - -i 
       - -f rawvideo
       - -pix_fmt rgb24
   encoder:  
       - -f rawvideo
       - -pix_fmt rgb24
       - -i
       - -f mpegts

用于配置视频解码和编码的FFmpeg参数。

高级功能

1. 多加速器支持

Watsor支持同时使用多个硬件加速器,自动在它们之间均衡负载。这大大提升了系统的处理能力,可以同时处理多路高帧率视频流。

2. 环境变量和密钥管理

Watsor支持从环境变量读取配置值,也可以使用secrets.yaml文件管理敏感信息,增强了配置的灵活性和安全性。

3. HomeAssistant集成

Watsor可以方便地集成到HomeAssistant中:

• 通过MQTT topics上报检测结果和状态
• 支持通过MQTT控制摄像头
• 可配置检测详情的上报

这使得Watsor可以成为智能家居系统的重要组成部分,实现更智能的家庭安防。

性能优化建议

为了获得最佳性能,可以考虑以下几点:

1. 使用硬件加速器,如Coral USB加速器或NVIDIA GPU
2. 适当降低输入视频的帧率和分辨率
3. 启用FFmpeg的硬件加速解码
4. 合理设置检测区域,避免无关区域干扰

总结

Watsor是一个功能强大、灵活易用的智能视频监控系统。它将深度学习技术与传统视频监控相结合,大大提升了监控的智能化水平。无论是家庭安防还是商业应用,Watsor都能满足各种实时视频分析的需求。

通过Docker化部署、多种硬件加速支持、灵活的配置选项等特性,Watsor可以轻松适应不同的使用场景。结合HomeAssistant等智能家居系统,它还能实现更智能、自动化的监控解决方案。

如果您正在寻找一款智能、高效的视频监控系统,Watsor无疑是一个值得尝试的选择。