DeepCamera - 将相机转换为AI-Powered wi

2019-03-14 本文已影响10人 Android征途

什么是SharpAI DeepCamera

ARM GPU上的深度学习视频处理监控，用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成AI供电的相机。使用ARM GPU / NPU的边缘AI生产级平台，利用AutoML。面向开发人员/儿童/家庭/中小企业/企业/云的第一个世界级Edge AI全栈平台，由社区烘焙。

用于深度学习边缘计算设备的完整堆栈系统，特别是使用图像刻录或Android apk安装的shell设置。

移动数据标签，没有数据科学家开发

边缘设备自动训练/部署模型（嵌入式/ Android / X86系统）

高效，易扩展，生产就绪，移动优先

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功能列表

高精度的人脸识别
人脸检测
对ARM Mali GPU的推断
支持Android TF Lite（GPU / CPU / NPU）
支持开源嵌入式linux
从移动应用程序控制
设备管理系统
将通知推送到移动设备
物体检测
基于芹菜的分布式系统
由Shinobi CCTV处理视频的插件
Android上的应用程序用hw acc解码视频
使用Android GPU进行运动检测
从移动设备到边缘设备的标签和火车

支持的设备

覆盆子皮
X86（Linux / Ubuntu，Mac OS X，Windows（未经测试）通过Docker）
Rockchip RK3399（Linux，设置盒H96 Max）
瑞芯微RK3288（Android，安装盒）
三星7420（Android，手机）
Rockchip RK3399（即将推出Android RockPro64 doc）
Linux / Android有OpenCL

支持相机

Dahua Camera
海康威视相机
Shinobi CCTV支持的设备
屏幕捕获Android相机预览应用程序

松弛频道

点击加入sharpai slack channel

演示

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购买开发套件，轻松启动

即使有专家支持，从代码运行也是一项耗时的任务，我们正在考虑提供全套开发工具包，以便您轻松完成设置工作。如果你想要的话，请大拇指

从最终用户的角度来看它是如何工作的，如果使用Dev Kit，则会完成绿色部分

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如何从源代码运行DeepCamera

1.生成/获取序列号

Android的

安装Launcher（Modified Termux）后，将放置serial_no： /data/data/com.termux/files/home/.ro_serialno

Linux的/ MacOS的

获取您的Mac地址（1e：20：34：10：24：21）

cd DeepCamera
echo 1e2034102421> docker / workaipython / ro_serialno

2.然后生成带有serial_no的文本类型QR码

QR码Generator En

QR码Generator Chn

3.如何在边缘设备上运行DeepCamera

3.1使用linux / docker在Rockchip RK3399上运行

3.1.1使用预先构建的泊坞窗图像

<pre class="prettyprint" style="box-sizing: border-box; overflow: auto; font-family: Menlo, Monaco, Consolas, "Courier New", monospace; font-size: 0.9em; display: block; padding: 1.6em; margin: 0px 0px 1.6em; line-height: 1.42857; color: rgb(51, 51, 51); word-break: break-all; word-wrap: break-word; background-color: rgb(250, 250, 250); border: 1px solid rgba(0, 0, 0, 0.1); border-radius: 0px; font-style: normal; font-variant-ligatures: normal; font-variant-caps: normal; font-weight: 400; letter-spacing: normal; orphans: 2; text-align: start; text-indent: 0px; text-transform: none; widows: 2; word-spacing: 0px; -webkit-text-stroke-width: 0px; text-decoration-style: initial; text-decoration-color: initial;">git clone https://github.com/SharpAI/DeepCamera cd DeepCamera / docker sudo ./run-deepeye-prebuilt.sh start</pre>

3.2 使用Android 5.1在Rockchip RK3288上运行

3.3在X86笔记本电脑Docker上运行

3.3.1使用预先构建的泊坞窗图像

git clone https://github.com/SharpAI/DeepCamera -b pc_version
cd DeepCamera / docker
sudo ./run-deepeye-x86.sh start #make sure Serial No在docker / workaipython / ro_serialno

3.3.2在本地计算机上构建docker镜像

git clone https://github.com/SharpAI/ImageBuilder-DeepLearning -b android_porting
cd ImageBuilder-DeepLearning / Docker-DeepEye / workai /
./build_x86_dockers.sh

然后运行DeepCamera，将使用本地docker镜像

git clone https://github.com/SharpAI/DeepCamera
cd DeepCamera / docker
docker-compose -f docker-compose-x86.yml up

3.4 在Raspberry Pi上运行

3.5在RockPro64 Android 7.1上运行

快来了

4.链接到您的相机

4.1 Linux / Docker系统

然后你需要按照Shinobi的文档添加相机。或者点击查看我们的教程

Shinobi登录页面（device_ip：8080）：

用户名：user@sharpaibox.com

密码：SharpAI2018

4.2 Android（大华SDK配置）

代码就在这里

4.3 Android屏幕截图

代码就在这里

4.4 Android（RTSP url config）

很快就要来了

如何在Mobile APP上配置

如何在服务器上部署服务器

寻求帮助

文件，大量文件，我们已经在行业领先的公司部署我们的深度摄像头，但我们没有额外的资源来建立社区友好的文件。
关于youtube的教程，我们可以建立其中的一些，只有在你的帮助下，我们才能共同成功。
翻译，我们确实在中国部署了我们的产品，我们的大部分资源都是中文，需要你的翻译帮助，特别是用Meteor构建的移动APP https://github.com/SharpAI/mobile_app_server（需要基于系统语言的i18n选择））
在https://github.com/SharpAI/mobile_app_server中删除未使用的代码/项目