实现自己的AI视频监控系统
实现自己的AI视频监控系统-前言
- 简介
- 视频监控系统是什么？
- 该系列课程你会学到什么？
- 需要准备哪些工具？
- 下期预告
简介
在当今快速发展的科技时代，人工智能（AI）已经深入到我们生活的方方面面。其中，AI视频监控系统作为安防领域的重要应用，正逐渐改变传统的监控模式。通过结合计算机视觉和深度学习技术，现代视频监控系统不仅能够实时捕捉画面，还能自动识别异常行为、进行人脸识别、统计人流等，大大提高了安全防护的效率和准确性。
本系列文章将带领大家从零开始，一步步实现一个简易但功能完整的AI视频监控系统。我们将涵盖视频流的获取、目标检测算法的应用、行为识别以及警报系统的集成等核心模块。无论你是AI爱好者还是有一定基础的开发者，相信通过本教程，你都能掌握构建智能监控系统的关键技能，并有机会将其应用于实际场景中。
我们将从系统设计的基本原理讲起，逐步深入技术细节，最终实现一个能够实时分析视频内容并做出智能响应的系统。虽然涉及大量的编程内容，但是我会以最简便和直接的方式提供python代码的实现（如果在更新过程中小伙伴有极大的兴趣，我也会同步更新c/c++实现代码），确保大家伙可以轻松理解每一步的意思。
在开始之前，简要介绍一下本系列的基本组织架构，本系列内容由5个部分内容组成，分别是基础知识与原理、视频流的拉取和管理、AI算法的分析、分析视频流的推送、常见的报警方式与设备联控。其中第一部分我会将涉及到的原理性知识统一汇总，其余的部分顾名思义，就是相关的核心步骤。希望大家伙保持对知识的渴望，如发现有不足之处，请及时指出，我将尽快修正。
视频监控系统是什么？
对于视频监控而言，相信大家都不陌生。在各个商场、办公楼、加油站、工厂、交通枢纽甚至家庭等重要场所，视频监控摄像头几乎无处不在。一个典型的视频监控系统，其最基础的组成架构确实可以精简为三个核心部分：
- 前端采集设备（相机）： 负责捕捉光学图像并将其转换为视频信号。可以是模拟摄像机（CVBS信号）或更主流的网络摄像机（IP
Camera，输出数字视频流）。 - 传输网络： 将前端摄像机采集的视频信号传输到后端。对于模拟系统，常用同轴电缆；对于现代IP系统，则依赖以太网（有线或无线WiFi）甚至光纤网络。
- 后端处理与展示设备： 包括用于存储视频数据的设备（如网络硬盘录像机NVR、视频管理服务器VMS+存储阵列）、用于解码和显示视频的监视器/大屏，以及运行监控管理软件的平台。
然而，现实中的挑战在于：
规模庞大： 为了实现对关键区域的无死角覆盖，系统通常需要由数十路、数百路甚至上千路摄像头同时工作，组成一个庞大而复杂的监控网络。
网络压力剧增：
- 高带宽消耗：
每路高清（如1080P）或超高清（如4K）摄像头持续产生的视频流会占用巨大的网络带宽。多路并发时，对网络交换机的背板带宽、端口速率以及核心网络的承载能力提出了严峻考验。 - 稳定性要求高：
监控数据要求实时或准实时传输，网络延迟、抖动或中断都会直接影响监控效果和录像的完整性。 - 后端处理瓶颈：
海量视频流的集中存储需要巨大的磁盘空间和高效的存储管理系统。同时，仅靠人工在众多屏幕上实时监视所有画面，人力成本高昂且效率低下，极易因疲劳而漏掉关键事件。 - 信息利用不足：
传统的“录制-存储-事后查证”模式是被动的。宝贵的视频数据中蕴含的大量信息（如特定人员出现、异常行为模式、物品遗留等）无法被实时分析和利用。
这正是人工智能（AI）技术赋能视频监控的核心价值所在，AI视频监控系统通过在传统架构中引入智能分析层（通常在边缘设备、服务器或云端运行），赋予系统“看懂”视频内容的能力，从而降低对人工监视的依赖： 自动识别异常事件，将人力从“盯屏幕”中解放出来。实现实时预警和即时响应，提升安全防范的时效性。在合理的保留视频片段与报警信息后，大大减轻网络和中心存储的压力（如智能编码、事件触发录像）。对于成规模的AI视频监控厂商，还会结合大数据平台以及大数据分析技术，对视频内容进行结构化分析（如人、车、物的属性、行为、轨迹），实现有效的数据汇总进而增强整个安防体系的生命力。
该系列课程你会学到什么？
本门课程主要聚焦于网络摄像仪（IPC）的视频流获取、视频解码、算法模型推理分析以及分析数据的推送。通过逐层拆解+实战编码，你将掌握智能监控系统的全栈开发能力：
第一阶段：视频流处理核心能力
- 工业级视频流获取
- RTSP协议深度解析（海康/大华等厂商适配）
- 多路视频流并发处理技术
- 断流自动重连与异常处理机制
- FFMPEG、GSTREAMER、OPENCV等工具取流的基本接口
- 高性能视频解码
- 常见的解码工具介绍
- 软解码与硬解码对比
第二阶段：AI智能分析引擎
- 目标检测技术的集成
- 定制化模型训练（人员/车辆/危险品识别）
- openvino、tensorRT、rknnrt(重点)、AscendCL(重点)加速部署
- 多目标追踪实战
- sort by detection算法原理解析
- 滞留/徘徊/入侵行为检测算法
- 行为识别系统开发
- 行为监测：姿态关键点分析
- 区域入侵：动态电子围栏技术
- 物品遗留：背景差分+移动监测
第三阶段：智能告警与系统集成
- 告警引擎开发
-
分级告警机制（紧急/重要/普通）
-
HTTP报警推送
-
MQTT && RS485等报警传输
-
网络监控视频流的推送
2. 企业级系统集成
涉及前端和后端，太过繁杂，故舍去
需要准备哪些工具？
由于内容由浅入深涉及的内容不同，我大致整理如下表格供大家参考：
| 内容 | 推荐平台 |
|---|---|
| 拉流软解码、基础推理、软编码推流 | 带有NVIDIA GPU的windows电脑 |
| 硬解码、硬编码、模型高性能部署 | 最好是带有硬件设备的linux系统处理机 |
| 报警推送、各个协议数据传输 | 带有专业报警设备 |
请大家按照自身的设备情况和需求进行学习，由于第一次尝试出体系化的内容，不足之处也请大家多多包涵！
下期预告
- 网络摄像机画面获取协议
- 网络摄像机画面获取方式
- 不同工具获取对比