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Sophon, Rockchip RKNN 및 x86에서 영상 분석과 온디바이스 VLM 모델을 배포형 애플리케이션으로 구현하는 C++ 엣지 AI 엔진

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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. 1

    저장소를 클론합니다

    git clone https://github.com/cosmo-wander-ai/cosmo-edge.git
  2. 2

    프로젝트 디렉터리로 이동합니다

    cd cosmo-edge
  3. 3

    Docker Compose로 x86 Linux 버전을 시작합니다

    sudo docker compose -f docker-compose.x86.yml up -d --build
  4. 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.

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