设计了五组件架构——Web 仪表板、超级管理员面板、移动伴侣应用、Streaming Orchestrator 微服务和 Cloudflare Worker HLS 边缘代理。
使用 React 构建了 Web 仪表板,支持多摄像头实时网格(支持多达 15 个摄像头布局)、拉取式流生命周期、低延迟模式和 AI 事件轮询反馈。
为 RTSP/IP 摄像头实现了注册功能,支持帧率 (FPS) 控制、区域定义、健康监控和 RTSP URL 缓存以实现更快的流启动。
设计并开发了 Streaming Orchestrator FastAPI 微服务,支持 MediaMTX 生命周期管理、自动扩展 DigitalOcean droplet 配置、缓冲区池和流再平衡。
交付了 Cloudflare Worker 边缘代理,用于 HLS 播放列表和片段缓存,并具有适当的 CORS 以支持跨域浏览器播放。
提供了全部 8 种 AI 事件类型(人物、游荡、入侵、运动、车辆、PPE、安全、区域活动),并带有边界框快照标注和严重性评分。
构建了多渠道警报系统,通过电子邮件、SMS、Twilio 上的 WhatsApp,以及 Slack、Teams、Zapier、Make.com 和 n8n webhook 集成发送警报。
实现了 Stripe 订阅引擎——五种套餐等级、托管结账、计费门户、webhooks、试用管理以及带有升级提示的摄像头数量限制强制执行。
创建了分析套件,涵盖人物、车辆、安全风险评估、摄像头和区域指标,并支持按需报告生成。
提供了移动伴侣应用体验——getUserMedia 设备摄像头流式传输、二维码配对、移动优化实时网格和现场警报分类。
添加了英语和希伯来语的国际化支持,包括在所有面向客户的界面中提供完整的 RTL 布局支持。
一个完整的云监控管道,从 RTSP 摄像头摄入到多渠道警报,具有实时 AI 事件检测、自动扩展流媒体基础设施和边缘缓存的低延迟播放。
MicrocosmWorks 为 AwareCam 设计了基于拉取(pull-based)的流生命周期,仅在观众请求时才激活流媒体,并具有基于 TTL 的自动关闭功能。AI 事件检测在云端运行,在此,自动扩缩的 MediaMTX 编排器处理流,分析帧以识别 8 种事件类型,包括人物检测、徘徊和区域入侵。Cloudflare Worker 边缘代理缓存 HLS 片段以减少源站带宽,同时,存储的是边界框(bounding-box)标注快照而非完整视频,从而最小化存储成本。
MicrocosmWorks提供了8种AI事件类型:人员检测、徘徊、入侵区域违规、移动检测、车辆检测、PPE合规性、安全隐患以及区域活动监控。每个事件都包括边界框快照标注和严重性评分,并馈送到警报引擎中。该系统支持可配置的检测灵敏度阈值以及每台摄像机的区域定义,使操作员能够减少其特定环境中的误报。
MicrocosmWorks 构建了一个事件驱动的告警管道,根据事件类型和严重程度将 AI 检测结果路由到配置的渠道。Email 和 SMS 告警通过 Twilio 发送,WhatsApp 通知使用 Twilio WhatsApp Business API,Slack 和 Microsoft Teams 则接收 Webhook 格式的告警。此外,Zapier、Make.com 和 n8n 的 Webhook 集成允许操作员将 AwareCam 告警连接到任何下游工作流系统。
MicrocosmWorks 将流媒体编排器设计为一个 FastAPI 微服务,通过自动扩缩的 DigitalOcean droplet 调配来管理 MediaMTX 服务器的生命周期。当摄像头负载超过服务器容量时,编排器会启动额外的流媒体节点,使用基于缓冲区的负载均衡在节点池中分配摄像头,并在添加或移除节点时重新平衡流。整个调配和扩缩过程对终端用户来说是自动且透明的。
MicrocosmWorks 实施了 5 层 Stripe 订阅计费,并在 API 层面强制执行摄像机数量限制。每个计划层级都允许特定数量的最大注册摄像机,系统会阻止超出限制的摄像机注册尝试,同时显示升级提示。订阅引擎负责处理托管结账、计费门户访问、基于 webhook 的计划变更、试用管理以及多租户部署的组织级计费。