Ultralytics YOLOv5, toolkit de visão computacional baseado em PyTorch para detecção de objetos, segmentação de instâncias e classificação de imagens, com recursos de treinamento e exportação.
58,2 mil17,5 milPythonAGPL-3.0Atualizado anteontem
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- 822
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- Último commit
- há 12 dias
O que é?
Sentinel é um sistema de visão em tempo real baseado em LAN que reaproveita um celular Android sem uso como câmera de rede. O aplicativo Android complementar, CamFlow, captura imagens com a câmera do celular e envia frames JPEG individuais por HTTP POST para um servidor Python Flask executado em um PC. Todos os dados de imagem permanecem na rede local, e o servidor disponibiliza um painel no navegador para prévia MJPEG ao vivo, gravação segmentada em MP4 ou AVI e captura de snapshots.
No PC, um FrameBuffer compartilhado armazena o frame mais recente, permitindo que os módulos de prévia, gravação e IA o leiam sem interferir uns nos outros. Um monitor de IA opcional executa um pipeline em duas etapas: um detector de movimento de baixo custo aciona uma máquina de estados (SLEEP para OBSERVE), e só então um modelo de visão intercambiável é chamado. Os resultados são retornados como JSON estruturado, com campos como has_person, risk_level e confidence, e gravados em um log de eventos.
O projeto requer Python 3.9 ou posterior, Android 8.0 ou posterior e que os dois dispositivos estejam na mesma rede Wi-Fi. Configurações como FPS do stream, qualidade JPEG, codec de gravação, duração dos segmentos e limites de retenção podem ser ajustadas no painel.
Recursos principais
- 01Usa um celular Android como câmera por meio do aplicativo CamFlow, sem precisar de hardware adicional.
- 02Prévia MJPEG ao vivo no navegador, sem necessidade de plugins.
- 03Gravação segmentada em MP4/AVI e salvamento de snapshots no disco local.
- 04Análise opcional por IA acionada por movimento, com saída em JSON estruturado.
- 05Interface para modelos de visão intercambiáveis e templates de prompt configuráveis.
- 06Limites de retenção das gravações e proteção contra falta de espaço em disco.
Casos de uso
- Monitoramento de casas ou estúdios que mantém todas as gravações em um PC local.
- Reaproveitamento de um celular antigo como câmera extra para um laboratório ou oficina.
- Prototipagem de coleta de dados visuais ou experimentos com modelos multimodais.
- Ensino da arquitetura de sistemas de visão distribuídos.
Antes de usar
- É necessário ter Python 3.9 ou superior no PC e Android 8.0 ou superior no celular.
- Recomenda-se executar a análise de IA multimodal por meio de um serviço online de inferência de modelos; por isso, pode ser necessária uma chave de API e haver custos.
- O README informa que o projeto continua em desenvolvimento e passa por mudanças frequentes. Portanto, as atualizações podem afetar configurações existentes.
Tópicos
Perguntas frequentes
- O que é CCTV-Smartphone-AI-Monitoring?
- Transforma celulares Android sem uso em câmeras de rede na LAN, com um painel Flask no PC para prévia MJPEG ao vivo, gravação e análise opcional acionada por IA. Sentinel é um sistema de visão em tempo real baseado em LAN que reaproveita um celular Android sem uso como câmera de rede. O aplicativo Android complementar, CamFlow, captura imagens com a câmera do celular e envia frames JPEG individuais por HTTP POST para um servidor Python Flask executado em um PC. Todos os dados de imagem permanecem na rede local, e o servidor disponibiliza um painel no navegador para prévia MJPEG ao vivo, gravação segmentada em MP4 ou AVI e captura de snapshots.
- CCTV-Smartphone-AI-Monitoring é gratuito? Qual é a licença?
- CCTV-Smartphone-AI-Monitoring é open source sob a licença MIT. Confira os termos da licença antes de usá-lo em produtos comerciais.
- CCTV-Smartphone-AI-Monitoring ainda é mantido?
- Manutenção ativa. O último commit de CCTV-Smartphone-AI-Monitoring foi em 8 de out. de 2026.
- Para que posso usar CCTV-Smartphone-AI-Monitoring?
- Monitoramento de casas ou estúdios que mantém todas as gravações em um PC local. Reaproveitamento de um celular antigo como câmera extra para um laboratório ou oficina. Prototipagem de coleta de dados visuais ou experimentos com modelos multimodais. Ensino da arquitetura de sistemas de visão distribuídos.
- Onde consigo CCTV-Smartphone-AI-Monitoring?
- O código-fonte e as instruções de instalação estão no GitHub: https://github.com/suzuran0y/CCTV-Smartphone-AI-Monitoring
Resumo gerado por IA a partir do README do projeto. As estatísticas do GitHub são atualizadas diariamente.
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