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WEB_GUARDIAN_GUARDIAN

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Guardian -CCTV検出システム

ロゴ

プロジェクトの紹介

「Guardian」は、軍事CCTVを自動的に監視するビデオ監視Webアプリケーションです。

開発の背景
- 近年、一部の軍隊は失敗による警戒作業を強調しました
  「手術で失敗した長寿は許される可能性がありますが、境界を失敗させた長寿は許されません。」
  そのような大使がいるので、軍事部門では境界作業が重要です。
  しかし、どこかで、民間人が壊れたために民間人がやって来た場合がありましたが、後に特定されました。
  これらの例に基づいて、境界作業が強調されています。
- 多くのCCTVは、監視ボトルによって同時に監視されています
  1つの監視が10以上のCCTVを監視し、1つの画面に焦点を当てている場合、他の画面が圧倒的である可能性があります。
- 軽微な検出のために無差別アラーム音
  動き検出機能を備えたCCTVは、葉の揺れや光の突然の変化に対して脆弱です。このため、警備員は動きがあったかどうかにかかわらず、牛肉を気にしませんでした。
開発目標
- CCTVの人々とのCCTVの識別、運動の自動化
  セット領域では、人や車両を識別するときに状況ジャーナルが書かれており、発見されたオブジェクトが消えた場合は、ルートを追跡します。
- 過去の状況データベースの問い合わせを特定しました
  識別されたデータと自動録音ビデオは、事故を追跡するためにいつでも表示できます。
- ユーザーが認識できるTTSアラームサウンド
  動きの検出が発生した場合、それは鳴る音ではありませんが、人と車両だけが検出された場合、TTSによる人または車両の検出に通知されます。

PPTデータ

PPTファイル
PDFファイル

プロジェクトビデオ？

プレゼンテーション	デモンストレーション

Googleドライブ	Googleドライブ

機能デザイン？

オーブン

コミュニティ？

2020年の防衛オープンソースアカデミーハッカソン - ガーディアン開発レビュー

コア関数の紹介？

RTSPストリーミングおよび状況ジャーナル

RTSPストリーミングおよび状況ジャーナル

Web上のネットワークカメラまたはDVRでサポートされているRTSPストリームデータが表示されます。

人と車両の検出

Yoloベースのオブジェクト検出は、人と車を識別します。

検出距離追跡と自動記録後

オブジェクトが消えた場合は、パスを追跡してユーザーに表示します。
特定の検出がある場合
（検出〜移動検出エンド）ブランチを記録し、ユーザーに表示します。

自動録音ビデオプレビュー

これは、上記の例で検出された自動録音ビデオです。

毎日の時系列統計

日ごとにデータを記録して、検出された情報を0から24:00に通知します。

過去の識別データストリーミング

統計の時間を選択した場合、その時点で検出された識別ビデオを見ることができます。

コンピューター構成 /必要な条件（前提条件）？

ECMAScript 6サポートブラウザー
推奨：Google Chromeバージョン77以降
Golangのインストール
IPカメラまたはRTSPストリーミングをサポートするDVR

使用された手法

主要な技術を選択する理由
- Golang ：Video Surveillance Projectは、大規模な実際のデータを処理するため、パフォーマンス、並行性、およびHTTPを備えたGO言語を選択しました。
- OpenCV ：多くのコンピュータービジョンを備えたプロジェクトとして、オープンソース「OpenCV」ライブラリを選択しました。
- Darknet Yolov4-Tiny ：Yoloモデル自体は、リアルタイムオブジェクトを検出するために生まれました。
  開発環境はVMで制限されているため、小さなCPUコアで動作できる小さなモデルを選択しました。
- React ：Webアプリケーションを簡単に開発できるフロントエンドフレームウォーク。
バックエンド

ゴラン	エコー	opencv	mongodb

フロントエンド

タイプスクリプト	React.js	ANTD UIフレームワーク	socket.io	Video.js

インフラ

Docker

機械学習

darknet yolov4

インストールプロセス？

opencvライブラリインストールGOCVを使用するためのインストール

 > go get -u -d gocv.io/x/gocv
> cd $GOPATH /src/gocv.io/x/gocv
> make install

フロントエンドモジュールのインストール

 > git clone https://github.com/osamhack2020/WEB_GUARDIAN_GUARDIAN.git
> cd frontend
> yarn install

はじめる

仮想CCTV環境を構築します

 > git clone https://github.com/gron1gh1/docker-rtsp-video-streaming.git
> cd docker-rtsp-video-streaming
> vi .env
# Modify .env file
> HOST_PORT={Port to be actually serviced}
> VIDEO_FILE ={Video File to be actually streamed}
> docker-compose up -d

データベースの実行

 > cd infra/mongo
# 데이터베이스 패스워드 설정
> echo MONGO_PW={set_password} > .env
> docker-compose up -d

フロントエンドの実行

 > cd frontend
> yarn start

バックエンドを実行します

 > cd backend
# 데이터베이스 패스워드 설정
> echo {set_password} > MONGO_PW
> go run cv_core.go cv_motion_liner.go cv_util.go http.go cv_motion.go cv_yolo.go mongo.go :8081

バックエンドラン（docker）

 # OpenCV 라이브러리를 설치하지 않았을 때 쓰는 방법입니다.
# 데이터베이스 패스워드 설정
> cd WEB_GUARDIAN_GUARDIAN
> docker -v $PWD /backend:/ gocv/opencv ' go run cv_core.go cv_motion_liner.go cv_util.go http.go cv_motion.go cv_yolo.go mongo.go :8081 '
> echo {set_password} > MONGO_PW
> go run cv_core.go cv_motion_liner.go cv_util.go http.go cv_motion.go cv_yolo.go mongo.go :8081