DeepCamera

DeepCamera

提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能,用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR

DeepCamera利用先进AI技术升级传统监控摄像头和CCTV/NVR,提供面部识别侵入检测、跌倒检测和停车监控等多项功能。该项目开源并简化了边缘AI开发,便于用户快速部署AI应用,有效提高监控系统的性能和效率。

DeepCamera 项目介绍

DeepCamera 是一款创新科技产品,旨在为传统监控摄像头和闭路电视(CCTV)赋予最先进的人工智能(AI)功能,使得用户能够在本地设备上进行视频分析。通过DeepCamera,您可以在现有的监控设备基础上,轻松实现人脸识别、入侵检测、摔倒监测和停车场管理等功能。

项目背景与目标

  • 人工智能赋能摄像头:DeepCamera 利用最新的机器学习技术,增强现有摄像头的功能,使其具备先进的人脸识别和行为检测能力。
  • 本地化运算平台:通过本地推理引擎,保障数据的安全性与隐私性,所有信息均在本地处理而非传输到云端。
  • 易于使用的边缘AI开发:DeepCamera 提供了一个在Docker中运行的AI开发环境,用户可以免去安装复杂软件的步骤,轻松上手。

深度功能

1. 用最先进的AI技术赋能任何摄像头

  • 人脸识别:自动识别人脸并进行身份比对。
  • 人物再识别( RE-ID):自监督学习技术实现入侵者检测。
  • 停车场管理:实时监测停车位使用情况。
  • 摔倒检测:识别摔倒事件,助力安全监测。

2. AI摄像头和CCTV开发的机器学习管道

  • Milvus特征聚类:利用Milvus矢量数据库进行特征聚类。
  • Labelstudio标签管理:用于图像数据标签和自定义分类器训练。

3. 易于使用的边缘AI开发环境

  • 集成在Docker中的完整AI框架。
  • 基于web的VNC客户端,用户无需安装额外软件。

关键应用

应用1:自监督人物再识别(REID)用于入侵者检测

SharpAI yolov7_reid 是一个基于Python的开源应用,可利用AI技术通过传统监控摄像头检测入侵者。该应用整合了Yolov7用于人物检测,FastReID用于特征提取,Milvus进行自监督学习,并与家庭助理集成,赋能智能家居系统。

应用2:基于人脸识别的入侵检测与本地部署

该应用响应用户社区的反馈,实现本地部署不需联网,确保所有信息和图像在本地设备存储。

应用3:DeepCamera 云端集成的人脸识别

通过SharpAI网站注册账户,在设备上登录并注册后,便可开始使用DeepCamera进行更高效的云端人脸识别服务。

应用4:笔记本屏幕监测 保证儿童及青少年网络安全

屏幕监测可以抓取屏幕内容,通过AI模型提取特征并存入矢量数据库Milvus,其原始图像会被保存到Labelstudio以供标签管理与模型训练。

应用5:人物检测

使用简单命令即可启动人物检测功能。

项目支持与商业化

DeepCamera项目不断更新,欢迎加入我们的大社区以获得技术支持。商业版提供端到端解决方案,支持设备定制化,集成先进的行为分析与对比学习模型等。

如需商业支持或更多信息,请查看详细文档或加入我们的Slack频道与开发者交流。

FAQ与常见问题

对于如何安装Python、pip或Docker等常见问题,可以参考我们的帮助文档。使用Shinobi视频接口并配置RTSP等问题的解决办法也在其中包含。

DeepCamera 为现代设备及监控需求提供智能解决方案,为日常安全监测开辟新路径,欢迎大家使用我们的工具并提出宝贵意见。

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