攝影機串流辨識系統
支援 RTSP & HTTP
這個專案使用 Python 和 Redis,實現對多個攝影機串流的管理和辨識功能。主要功能包括攝影機串流的實時捕獲、物件辨識、圖像保存、ReID(再辨識)以及串流地址的動態更新。
可同時處理超過 100 台攝影機串流。Redis 會將功能平均分配到其他工作器上,所以如果感覺慢或運行不順暢,可以增加 worker 數量,並修改 camera_100 裡的 camera_manager(可以考慮在 Docker Compose 中設置環境變數動態調整)。
可以加入在docker裡加入 GPU 避免 CPU 滿載
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia
count: 1
capabilities: [gpu]
- 串流獲取:從多個攝影機連續取得串流圖像。
- 物件辨識:利用深度學習模型對捕獲的圖像進行物件辨識(如車牌、異常行為如跌倒或暴力行為)。
- 再辨識(ReID): 基於物件辨識的結果進行個體再辨識,用於追蹤特定目標。
- 影片回放:根據需求提供影片回放功能。
- 數據存檔:將取得的圖像存儲到本地系統並同步路徑資料到 Redis。
- 動態更新:可動態更新攝影機串流列表,並通過 Redis 實現多個工作節點間的同步。
以下是本地環境部署和運行本系統的步驟。
- Docker
- Docker Compose
- Python 3.8 或更高版本
- GPU
-
克隆專案
git clone https://github.com/yourgithub/camera-stream-handler.git cd camera-stream-handler
-
使用 Docker Compose 來構件和啟動系統
docker-compose -f docker-compose-deploy.yaml -f docker-compose-redis.yaml build
docker-compose -f docker-compose-deploy.yaml -f docker-compose-redis.yaml up -d
API 文檔可通過以下地址查看:
localhost:15439
- docker-comose 文件可依照其他需求新建其他容器
例如,數據庫(DB)、前端 Web、Nginx 等等。這裡的配置主要包括後端和部分網頁(截圖),大部分功能需通過 API 交流。
-
啟動後再執行 addw1(有 DB 則在 camera_ctrler 裡的 camera_manager 設定連線方式),也可以透過API文檔裡的 API 直接設定
如果沒有 DB,由於 Redis 啟動後還沒註冊事件,需要啟動後從API文檔裡的 API 設定攝影機
-
(資料源為DB) Redis 攝影機輸入的資料為 id + camera_url,如果是使用 API 則會自動建 id
-
圖片會生成於 Redis 底下的 frames 資料夾中
frames 同時會掛載到 camera_ctrler 取截圖與串流回放
-
模型請自行載入,目前這裡暫不提供
*** 系統性能優化 ***
-
水平擴展:
- 增加更多的工作節點,以分散和處理更多的攝影機串流。
- 使用 Kubernetes 或其他容器編排工具來動態調整工作節點的數量。
-
負載均衡:
- 引入負載均衡器來分配攝影機串流和工作負載。
- 使用 Nginx 或 HAProxy 等工具來實現負載均衡。
-
硬件加速:
- 更多使用 GPU 來加速物件辨識和 ReID 任務。
- 使用 CUDA 和 cuDNN 來進一步優化深度學習模型的推理速度。
*** 功能拓展 ***
-
更多物件辨識模型:
- 引入更多種類的物件辨識模型,例如人臉辨識、車輛辨識等。
- 支持多模型並行運行,根據不同場景選擇合適的模型。
-
智能事件檢測:
- 增加智能事件檢測功能,例如人群聚集、火災偵測等。
- 使用複合事件處理技術來實現複雜場景下的事件檢測。
-
圖像增強與預處理:
- 增加圖像增強技術,提高低光照、模糊等條件下的辨識準確率。
- 引入圖像預處理模塊,提高辨識模型的輸入質量。
*** 系統可靠性與安全性 ***
-
數據備份與恢復:
- 引入數據備份機制,定期備份 Redis 和本地存儲的圖像數據。
- 提供數據恢復功能,保障系統故障時數據不丟失。
-
安全性增強:
- 增加攝影機串流和 API 的安全認證機制。
- 使用 HTTPS 保護數據傳輸安全。
*** 用戶體驗與界面優化 ***
-
友好的用戶界面:
- 提供更直觀和友好的前端界面,便於用戶管理攝影機和查看辨識結果。
- 使用現代前端框架(如 React、Vue.js)來構建動態響應式界面。
-
自動報告與通知:
- 增加自動報告生成功能,定期生成攝影機運行狀態和辨識結果報告。
- 提供即時通知功能,當偵測到異常事件時,通過郵件、短信等方式通知用戶。
*** 技術堆棧與架構改進 ***
-
微服務架構:
- 將系統拆分為微服務,每個功能模塊作為獨立的服務運行,提升系統的可維護性和擴展性。
- 使用 API Gateway 管理各個微服務的統一入口。
-
數據庫優化:
- 引入 NoSQL 數據庫(如 MongoDB)存儲結構化數據,提高數據存取性能。
- 使用數據庫分片技術來分散數據存儲,提升系統的可擴展性。
*** 深度學習與AI模型改進 ***
-
模型訓練與調優:
- 針對不同場景和需求,訓練和調優專門的深度學習模型。
- 使用自動化機器學習技術(如 AutoML)提高模型的性能和準確性。
-
在線學習:
- 實現在線學習功能,系統在運行過程中根據新數據動態更新模型。
- 使用遷移學習技術,基於已有模型快速適應新的場景。