Enterprise AI-gestützte Überwachungs- und Kameramanagement-Plattform
Ein Unternehmen für Sicherheitstechnologie benötigte eine umfassende Plattform zur Erkennung, Verwaltung und intelligenten Überwachung hunderter IP-Kameras an verteilten Standorten mit KI-gestützter Bedrohungserkennung in Echtzeit.
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Die Herausforderung
Herkömmliche Überwachungssysteme waren passiv und erforderten eine ständige menschliche Überwachung:
- Manuelle Kameraerkennung und -konfiguration in großen Netzwerken war zeitaufwändig
- Keine automatisierten Funktionen zur Bedrohungserkennung (Eindringlinge, Feuer, Herumlungern)
- Mangel an zentralisiertem Management für Kameras an mehreren Standorten
- Keine plattformübergreifende Zugänglichkeit (Desktop, Mobile und Web)
Unsere Lösung
Wir haben eine Enterprise-Überwachungsplattform entwickelt, die automatisierte Kameraerkennung, RTSP/HLS-Streaming und GPU-beschleunigte AI-Analysen kombiniert.
Architektur
- Desktop App: Python CLI/Web-UI für die Netzwerkkameraerkennung (SSDP, ONVIF, mDNS)
- Web Frontend: React + Vite mit Supabase-Backend, Radix UI, Three.js-Visualisierung
- Mobile App: React Native/Expo für iOS/Android
- Stream API: FastAPI mit MediaMTX-Integration für die RTSP/HLS-Konvertierung
- AI Plattform: YOLO11 + TensorRT + ByteTrack für die Echtzeit-Objekterkennung
- Orchestrator: FastAPI-Dienst für dynamisches Streaming-Server-Management
Kameraerkennung
- Multi-Protokoll-Scanning (SSDP, ONVIF WS-Discovery, mDNS/Bonjour)
- IP-Bereichs-Scanning mit CIDR-Unterstützung
- Hersteller-/Modellidentifikation
- RTSP-Stream-Verifizierung und -Validierung
AI-Erkennungsfunktionen
- Personen- und Fahrzeugerkennung (YOLO11 mit TensorRT-Optimierung)
- Nummernschilderkennung mit OCR (EasyOCR)
- Feuer- und Raucherkennung
- Verhaltensanalysen: Eindringen, Herumlungern, Personenzählung, Zutritt außerhalb der Geschäftszeiten
- 10-12 gleichzeitige Streams auf einer RTX 4000 Ada GPU
Hauptmerkmale
- Automatisierte Erkennung – Findet Kameras in jedem Netzwerk ohne manuelle Konfiguration
- Echtzeit-AI – Erkennung in unter einer Sekunde mit über WebSocket gelieferten Benachrichtigungen
- Multi-Plattform – Desktop-, Web- und Mobil-Clients
- Stream Orchestrierung – Auto-Skalierung von MediaMTX-Containern mit Zustandsüberwachung
- Qualitätskontrolle – Einstellbare Auflösung (von niedrig bis ultra) und FPS (1-60)
Ergebnisse
Technologie-Stack
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