AwareCam: Vidéosurveillance dans le cloud propulsée par l'AI

MicrocosmWorks a conçu AwareCam avec un cycle de vie de flux en mode pull qui n'active la diffusion en continu que lorsqu'un spectateur la demande, avec un arrêt automatique basé sur le TTL. La détection d'événements AI s'exécute côté cloud où l'orchestrateur MediaMTX auto-évolutif traite les flux, analysant les images pour 8 types d'événements, y compris la détection de personnes, le vagabondage et l'intrusion de zone. Le proxy edge Cloudflare Worker met en cache les segments HLS pour réduire la bande passante de l'origine, tandis que les instantanés d'annotation de 'bounding box' sont stockés plutôt que la vidéo complète, minimisant ainsi les coûts de stockage.

MicrocosmWorks a livré 8 types d'événements AI : détection de personnes, flânerie, violation de zone d'intrusion, détection de mouvement, détection de véhicules, conformité aux PPE, risque de sécurité et surveillance d'activité de zone. Chaque événement inclut une annotation d'instantané bounding-box et un score de gravité qui alimente le moteur d'alertes. Le système prend en charge des seuils de sensibilité de détection configurables et des définitions de zones par caméra, permettant aux opérateurs de réduire les faux positifs dans leur environnement spécifique.

MicrocosmWorks a construit un pipeline d'alertes basé sur les événements qui achemine les détections d'AI vers les canaux configurés en fonction du type d'événement et de la gravité. Les alertes par e-mail et SMS passent par Twilio, les notifications WhatsApp utilisent l'API Twilio WhatsApp Business, et Slack et Microsoft Teams reçoivent des alertes formatées par webhook. De plus, les intégrations de webhooks Zapier, Make.com et n8n permettent aux opérateurs de connecter les alertes AwareCam à n'importe quel système de workflow en aval.

MicrocosmWorks a conçu le Streaming Orchestrator comme un microservice FastAPI qui gère le cycle de vie des serveurs MediaMTX avec le provisionnement de droplets DigitalOcean à mise à l'échelle automatique. Lorsque la charge des caméras dépasse la capacité d'un serveur, l'orchestrator déploie des nœuds de streaming supplémentaires, distribue les caméras à travers le pool en utilisant l'équilibrage de charge basé sur le tampon, et rééquilibre les flux lorsque des nœuds sont ajoutés ou supprimés. L'ensemble du processus de provisionnement et de mise à l'échelle est automatique et transparent pour les utilisateurs finaux.

MicrocosmWorks a mis en œuvre une facturation d'abonnement Stripe à 5 niveaux avec une application de la limite de caméras au niveau de l'API. Chaque niveau de plan permet un nombre maximal spécifique de caméras enregistrées, et le système bloque les tentatives d'enregistrement de caméras qui dépasseraient la limite tout en affichant des invites de mise à niveau. Le moteur d'abonnement gère le paiement hébergé, l'accès au portail de facturation, les changements de plan basés sur les webhooks, la gestion des essais et la facturation au niveau de l'organisation pour les déploiements multi-locataires.