Skip to content

Веб интерфейс

Каждая камера с OpenIPC отдаёт этот интерфейс сама, по собственному адресу: ни облачного аккаунта, ни приложения-посредника. Ниже — страницы камеры с актуальной сборкой: живая картинка, записи с карты памяти, детекция поверх изображения и настройки за всем этим.

Dashboard page of the OpenIPC web interface
Dashboard
Live page of the OpenIPC web interface
Live
Recordings page of the OpenIPC web interface
Recordings
Camera - Settings - Motion detection page of the OpenIPC web interface
Camera - Settings - Motion detection
Camera - Settings page of the OpenIPC web interface
Camera - Settings
Camera - Stream URLs page of the OpenIPC web interface
Camera - Stream URLs
Camera - Config file page of the OpenIPC web interface
Camera - Config file
System - SD Card page of the OpenIPC web interface
System - SD Card
System - Logs page of the OpenIPC web interface
System - Logs
System - Network page of the OpenIPC web interface
System - Network
System - Time page of the OpenIPC web interface
System - Time
System - Update page of the OpenIPC web interface
System - Update
System - Console page of the OpenIPC web interface
System - Console
System - File Manager page of the OpenIPC web interface
System - File Manager
Services - Telegram page of the OpenIPC web interface
Services - Telegram
Services - OpenWall page of the OpenIPC web interface
Services - OpenWall

Пляж на снимках Dashboard, Live, Recordings и Camera - Settings — это вид с камеры пользователя OpenIPC @usa-, опубликован с разрешения владельца. Снимок Motion detection постановочный: улица — кадр из записи в видео ниже, лица размыты, а три рамки переданы собственному оверлею интерфейса, потому что в сборке лабораторной камеры нет детектора людей.

Детекция и сопровождение людей

Белая вспышка — пришла детекция, примерно 2,5 раза в секунду. Цветная рамка с номером — тот же человек между детекциями. Лица размыты.

Детекция объектов (objectDetect в настройках) сообщает о людях в кадре. Каждая рамка идёт туда же, куда и движение: поверх картинки в браузере, в дорожку метаданных ONVIF и в дорожку внутри записи, в слежение поворотной камеры и в /api/v1/analytics.

На GK7205V500, V510 и V530 это YOLOv8 на нейроускорителе, модели уже лежат в прошивке, и он отличает людей от транспорта и животных (подробнее).

Детекции приходят несколько раз в секунду, а не с каждым кадром, и видео показывает, почему этого хватает: трекер сохраняет за каждым человеком его номер в промежутках между детекциями. Здесь он работает на детекциях, сделанных по записи с той же частотой; это прототип, в прошивке его пока нет.