监控视频分析系统

项目简介

本项目是一个基于视觉语言模型的行为识别系统，用于识别和分析人类行为。

更新日志

• 2025-01-15 将生成行为分析报告功能改为后台进行，不阻塞其他路由使用，API从siliconflow改为deepseek
• 2025-01-14 修复了时间轴事件在筛选后显示不全的问题，更新了时间轴颜色配置，优化了动作类别
• 2025-01-12 Initial commit

文件夹结构

WEB/
├── recordings/         # 原始视频文件存储目录
├── images/             # 原始图像文件存储目录
├── crop/               # 裁剪后的人体图像存储目录
├── data/               # 人脸对比数据存储目录
├── dataset/            # 测试数据集，可以忽略
├── test_history/       # 测试代码，可以忽略
├── web/                # 前端页面历史记录
|#后端
├── main.py             # 后端主程序
├── monitor_images.py   # 视频抽帧程序
├── pose_monitor.py     # 人体识别程序
├── face_monitor.py     # 人脸识别程序
├── emb.py              # 人脸数据注册程序
├── qwen_monitor.py     # qwen分析-行为识别程序
├── video_realtime.py   # 实时视频监控程序(本地)
|#前端
├── info.json           # qwen分析-行为类别、环境类别配置
├── cls.js              # web页面时间轴-行为类别及颜色配置
├── color_test.html     # 行为类别颜色测试页面,可以忽略
└── web.html            # 前端页面

使用说明

文件夹说明

1. 将原始视频文件放入 `recordings` 目录
2. 系统会自动处理视频并对视频抽帧保存到 `images` 目录
3. 系统会自动处理图像并将裁剪后的人体图像保存到 `crop` 目录
4. 人脸注册图片保存在 `data` 目录，结构为 `data/face_name/face_id.jpg`，一个人可有多张图片
5. 前端页面保存历史记录在 `web` 目录
6. test_history 保存了测试时的一些代码，可以忽略
7. dataset 保存了测试时的一些数据集，可以忽略

文件说明

前端显示 https://beta.obscura.work/web/web.html

1. cls.js web页面时间轴-行为类别及颜色配置
2. web.html 前端页面
3. color_test.html 行为类别颜色测试页面,可以忽略

后端处理 https://dev.obscura.work/web

1. main.py 主程序 
    - 服务器：222.186.10.253
    - 端口：6005
    
2. info.json qwen分析-行为类别、环境类别配置
3. qwen_monitor.py 行为识别程序,监控recordings目录数据传入,结果保存到redis
4. monitor_images.py 视频抽帧程序,监控recordings目录数据传入，对视频抽帧保存到images目录
5. pose_monitor.py 人体识别程序, 使用Yolo-pose监控images目录数据传入，识别并裁剪人体保存到crop目录
6. face_monitor.py 人脸识别程序,监控crop目录数据传入,识别结果保存到redis
7. emb.py 人脸数据注册,数据保存到redis
8. del.ipynb 一些测试代码，可以忽略
9. （本地）video_realtime.py 实时视频监控程序,zai 本地监控并捕获rtsp流，保存到本地recordings目录并上传到服务器

Redis配置

1. 服务器：222.186.10.253
2. 使用db：摄像头：207-211，人脸注册数据：212，分析报告：213

注意事项

• 所有目录都已通过 .gitkeep 文件保持在版本控制中
• 各目录中的实际数据文件已通过 .gitignore 配置忽略