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行为分析系统

项目概述

这是一个基于视频分析的行为识别系统，能够从监控视频中识别和分析人员行为，生成分析报告。系统包含视频采集、人脸识别、行为分析和Web接口等多个模块。

系统架构

Web应用层 (app/)

• main.py: FastAPI Web应用主程序，提供REST API接口
• models.py: 数据模型和业务逻辑处理
• config.py: 系统配置文件

功能模块层 (function/)

1. 视频采集模块

   • rtsp2video.py: RTSP视频流采集和录制
   • video2image.py: 视频关键帧提取

2. 人脸分析模块

   • face.py: 人脸检测和识别
   • face-emb.py: 人脸特征提取
   • pose.py: 人体姿态检测

3. 行为分析模块

   • qwen.py: 基于Qwen2-VL-7B模型的视频内容分析
   • info.json: 行为和场景类别定义

主要功能

1. 视频采集

• 支持多路RTSP视频流采集
• 定时录制视频片段
• SFTP自动上传备份

2. 人脸识别

• 实时人脸检测
• 人脸特征提取和匹配
• 身份识别和记录

3. 行为分析

• 人体姿态检测
• 行为识别和分类
• 场景理解
• 异常行为检测

4. Web接口

• 摄像头数据查询
• 分析报告生成
• 历史数据下载

数据存储

• 使用Redis数据库存储处理结果
• 支持多个数据库实例，用于不同摄像头数据隔离
• 实现数据缓存和过期策略

配置说明

系统配置集中在config.py文件中，包括：

• Redis连接配置
• 摄像头数据库映射
• 行为类别定义
• 缓存策略设置
• AI模型配置

部署要求

• Python 3.8+
• CUDA支持
• Redis服务器
• 足够的存储空间用于视频存储

使用说明

1. 确保配置文件中的各项参数正确设置
2. 启动Redis服务
3. 运行视频采集模块：python rtsp2video.py
4. 运行分析模块：
   • python video2image.py
   • python pose.py
   • python face.py
   • python qwen.py
5. 启动Web服务：python main.py

API接口

• GET /web/face/{camera_id}/data: 获取人脸识别数据
• GET /web/{camera_id}/data: 获取行为分析数据
• GET /web/report/{date}: 获取日期分析报告
• GET /web/report/download/{date}: 下载分析报告

注意事项

• 确保系统有足够的GPU内存用于模型推理
• 定期清理过期数据
• 监控系统资源使用情况
• 及时处理错误日志