WEB_GUARDIAN_GUARDIAN Download - WEB_GUARDIAN_GUARDIAN Código -fonte Download

WEB_GUARDIAN_GUARDIAN

Dados do site

1.0.0

Baixar

Sistema de detecção do Guardian -CCTV

Logotipo

Introdução ao projeto

'Guardian' é um aplicativo da Web de vigilância por vídeo que monitora automaticamente os CCTVs militares.

Antecedentes de desenvolvimento
- Nos últimos anos, algumas tropas enfatizaram o trabalho de alerta devido à falha
  "A longevidade que falhou na operação pode ser perdoada, mas a longevidade que falhou que o limite não pode ser perdoado".
  Como existe um embaixador, o trabalho de fronteira é importante na unidade militar.
  Mas em algum lugar, houve casos em que os civis entraram porque foram quebrados, mas mais tarde foram identificados.
  Com base nesses exemplos, o trabalho de fronteira é enfatizado.
- Muitos CCTVs são monitorados simultaneamente por garrafas de vigilância
  Se uma vigilância estiver monitorando simultaneamente mais de 10 CCTVs e se concentrar em uma tela, outras telas podem ser esmagadoras.
- Sons de alarme indiscriminados para detecção menor
  O CCTV, que tem uma função de detecção de movimento, é vulnerável ao tremor das folhas e à súbita mudança de luz. Por esse motivo, os guardas não se importaram com a carne, se havia um movimento ou não.
Objetivo de desenvolvimento
- Identificação de CCTV com pessoas no CCTV, Automação de movimentos de movimento
  Na área definida, o Jornal da Situação é escrito ao identificar uma pessoa ou veículo e, se o objeto encontrado desaparecer, rastreie a rota.
- Identificou o Inquérito de banco de dados de situação passada
  Dados identificados e vídeos de gravação automática podem ser visualizados a qualquer momento para ajudar a rastrear o acidente.
- Som de alarme TTS que os usuários podem reconhecer
  Quando a detecção do movimento ocorre, não é o som do toque, mas quando apenas uma pessoa e um veículo são detectados, ele informará a detecção de pessoa ou veículo com TTS.

Dados ppt

Arquivo ppt
Arquivo pdf

Vídeo do projeto?

Apresentação	Demonstração

Google Drive	Google Drive

Design de funções?

Forno

Comunidade?

2020 Defense Open Source Academy Hackathon -Revisão do Desenvolvimento Guardiano

Introdução à função principal?

RTSP Streaming and Situation Journal

RTSP Streaming and Situation Journal

Ele mostra os dados do fluxo RTSP suportados por câmeras de rede ou DVRs na web.

Detecção de pessoas e veículos

A detecção de objetos baseada em YOLO identifica pessoas e carros.

Após o rastreamento da distância de detecção e gravação automática

Se o objeto desaparecer, rastreie o caminho e mostre -o ao usuário.
Quando você tem uma certa detecção
(Detecção ~ End Detecção de Movimento) Registre a filial e mostre -a ao usuário.

Visualização de vídeo de gravação automática

Este é um vídeo de gravação automático detectado no exemplo acima.

Estatísticas de séries temporais diárias

Registre os dados durante o dia para informar as informações detectadas de 0 a 24:00.

Transmissão de dados de identificação passada

Se você escolher o tempo nas estatísticas, poderá ver o vídeo de identificação que foi detectado naquele momento.

Configuração do computador / condições necessárias (pré -requisitos)?

Ecmascript 6 Suporte navegador
Recomendado: Google Chrome versão 77 ou superior
Instalação de Golang
DVR Suporte à câmera IP ou streaming RTSP

Técnica usada

Razões para selecionar as principais tecnologias
- GOLANG : O projeto de vigilância por vídeo escolheu um idioma GO com desempenho, simultaneidade e http porque processa grandes dados de tempo real.
- OpenCV : Como um projeto com muita visão computacional, escolhi a biblioteca 'OpenCV' de código aberto.
- DarkNet Yolov4 Tiny : O modelo YOLO nasceu para detectar objetos em tempo real.
  Como o ambiente de desenvolvimento é limitado na VM, escolhi um modelo minúsculo que pode ser operado no pequeno núcleo da CPU.
- REACT : Uma caminhada de quadro frontal que é fácil de desenvolver aplicativos da Web.
Back -end

Golang	Eco	OpenEncv	MongoDB

Front-end

TypeScript	React.js	Framework da interface do usuário ANTD	Socket.io	Video.js

Infra

Docker

Aprendizado de máquina

Darknet Yolov4

Processo de instalação?

Instalação da biblioteca OpenCV para uso do GOCV

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

Instalação do módulo front -end

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

Começando

Construa um ambiente virtual de CCTV

 > 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

Execução do banco de dados

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

Front End Run

 > cd frontend
> yarn start

Execute back -end

 > 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

Corrida de back -end (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