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:
- 准备配置文件,描述摄像头信息和检测选项等
- 使用Docker运行Watsor(推荐方式)
- 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:
- 准备好配置文件
- 挂载配置文件到容器的
/etc/watsor
目录 - 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:
-
安装Watsor:
python3 -m pip install watsor
-
下载并准备对象检测模型
-
编写配置文件
-
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:
- 使用硬件加速器,如Coral USB加速器或NVIDIA GPU
- 适当降低输入视频的帧率和分辨率
- 启用FFmpeg的硬件加速解码
- 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。