Ultralytics YOLOv5는 객체 탐지, 인스턴스 분할, 이미지 분류를 지원하며 학습과 내보내기를 제공하는 PyTorch 기반 컴퓨터 비전 툴킷입니다.
cosmo-wander-ai/cosmo-edge
Sophon, Rockchip RKNN 및 x86에서 영상 분석과 온디바이스 VLM 모델을 배포형 애플리케이션으로 구현하는 C++ 엣지 AI 엔진
- 스타
- 1,838
- 포크
- 312
- 열린 이슈
- 21
- 마지막 커밋
- 어제
어떤 프로젝트인가요?
CosmoEdge는 엣지 기기에서 영상 분석과 VLM(비전-언어 모델) 워크로드를 실행하기 위한 C++ 기반 엣지 AI 엔진입니다. 모델 가져오기, 브라우저 콘솔에서의 시각적 파이프라인 구성, 알람 규칙, OSD 오버레이, REST, WebSocket, MQTT 및 HTTP 웹훅을 통한 이벤트 전달 기능을 제공합니다.
각 빌드는 하나의 추론 백엔드를 대상으로 합니다. Sophon BM1688 및 CV186X용 BMRT, Rockchip RK3576 및 RV1126B용 MPP/RGA를 사용하는 RKNN, x86 Linux 및 Windows용 FFmpeg를 사용하는 ONNX Runtime을 지원합니다. 모델은 실행할 칩에 맞게 생성해야 합니다. x86 모드에서는 엣지 하드웨어 없이 동일한 콘솔과 워크플로를 사용할 수 있지만 처리량은 더 낮습니다.
프로젝트에는 GroundingDINO 오픈 보캐뷸러리 탐지, 프롬프트 기반 VLM 판정, ONVIF 및 GB28181 카메라 연결, 플랫폼별 Docker 기반 빌드가 포함됩니다. v1.1.0 릴리스에는 지원하는 각 칩의 벤치마크 보고서가 공개되어 있습니다.
핵심 기능
- 01브라우저 콘솔에서 시각적으로 파이프라인을 구성하고 작업을 연결합니다.
- 02탐지, 분류, 추적, 구역, 카운터, OSD 및 알람 스냅샷을 지원합니다.
- 03프롬프트 기반 VLM 판정과 GroundingDINO 오픈 보캐뷸러리 탐지를 지원합니다.
- 04REST, WebSocket, MQTT 및 HTTP 웹훅을 통해 이벤트를 전달합니다.
- 05ONVIF 및 GB28181 카메라 연결을 지원합니다.
- 06Sophon, Rockchip 및 x86용 Docker 기반 빌드 경로를 제공합니다.
활용 사례
- 엣지 박스에서 안전 또는 침입 탐지를 위한 멀티채널 영상 분석을 실행합니다.
- 프롬프트 기반 시각 검사를 추가하고 MQTT 또는 웹훅을 통해 기존 시스템에 알람을 전달합니다.
- x86에서 영상 AI 워크플로를 시험한 뒤 Sophon 또는 Rockchip 하드웨어에 배포합니다.
빠른 시작
- 1
저장소를 클론합니다
git clone https://github.com/cosmo-wander-ai/cosmo-edge.git - 2
프로젝트 디렉터리로 이동합니다
cd cosmo-edge - 3
Docker Compose로 x86 Linux 버전을 시작합니다
sudo docker compose -f docker-compose.x86.yml up -d --build - 4
localhost:8080에서 웹 콘솔을 엽니다
사용 전 알아둘 점
- Edge NPU 배포에는 특정 하드웨어(Sophon, Rockchip)가 필요하며, x86 모드는 처리량이 더 낮습니다.
- Apple Silicon macOS 지원은 단일 로컬 동영상 워크플로를 위한 amd64 에뮬레이션 기반 Preview 버전만 제공됩니다.
- 현재 main 브랜치의 변경 사항은 안정 버전 v1.1.0 패키지에 포함되지 않습니다.
토픽
자주 묻는 질문
- cosmo-edge은(는) 무엇인가요?
- Sophon, Rockchip RKNN 및 x86에서 영상 분석과 온디바이스 VLM 모델을 배포형 애플리케이션으로 구현하는 C++ 엣지 AI 엔진 CosmoEdge는 엣지 기기에서 영상 분석과 VLM(비전-언어 모델) 워크로드를 실행하기 위한 C++ 기반 엣지 AI 엔진입니다. 모델 가져오기, 브라우저 콘솔에서의 시각적 파이프라인 구성, 알람 규칙, OSD 오버레이, REST, WebSocket, MQTT 및 HTTP 웹훅을 통한 이벤트 전달 기능을 제공합니다.
- cosmo-edge은(는) 무료로 사용할 수 있나요? 라이선스는 무엇인가요?
- cosmo-edge은(는) Apache-2.0 라이선스의 오픈소스입니다. 상업용 제품에 사용하기 전에 라이선스 조건을 확인하세요.
- cosmo-edge은(는) 아직 유지보수되고 있나요?
- 활발히 유지보수 중. cosmo-edge의 마지막 커밋은 2026년 10월 19일입니다.
- cosmo-edge은(는) 어디에 사용할 수 있나요?
- 엣지 박스에서 안전 또는 침입 탐지를 위한 멀티채널 영상 분석을 실행합니다. 프롬프트 기반 시각 검사를 추가하고 MQTT 또는 웹훅을 통해 기존 시스템에 알람을 전달합니다. x86에서 영상 AI 워크플로를 시험한 뒤 Sophon 또는 Rockchip 하드웨어에 배포합니다.
- cosmo-edge는 어떻게 설치하나요?
- 저장소를 클론합니다: git clone https://github.com/cosmo-wander-ai/cosmo-edge.git 프로젝트 디렉터리로 이동합니다: cd cosmo-edge Docker Compose로 x86 Linux 버전을 시작합니다: sudo docker compose -f docker-compose.x86.yml up -d --build localhost:8080에서 웹 콘솔을 엽니다
- cosmo-edge은(는) 어디서 받을 수 있나요?
- 소스 코드와 설치 방법은 GitHub에 있습니다: https://github.com/cosmo-wander-ai/cosmo-edge
요약은 프로젝트 README를 바탕으로 AI가 작성했습니다. GitHub 통계는 매일 갱신됩니다.
관련 프로젝트
휴대폰, 웨어러블, 로봇, 마이크로컨트롤러에서 도구 호출, 구조화된 정보 추출, 임베딩, 음성 텍스트 변환을 지원하는 초소형 온디바이스 파운데이션 모델
Intel CPU, GPU, NPU에서 추론할 딥러닝 모델을 최적화하고 배포하는 오픈 소스 툴킷입니다.
텍스트, 이미지, 동영상, 포인트 클라우드 및 멀티모달 데이터를 AI의 도움으로 어노테이션하고, 내장 모델과 다양한 형식의 내보내기를 지원하는 크로스 플랫폼 데스크톱 앱입니다.
내보낸 모델을 휴대폰, 노트북, 브라우저, 마이크로컨트롤러에서 실행하는 PyTorch의 온디바이스 추론 스택입니다.
스트림 입력, 모델 추론, 추적, 출력을 플러그형 파이프라인 노드로 연결하는 C++ 비디오 분석 프레임워크입니다.