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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