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Sentinel – 実時間LANベースの視覚監視システム

何であるか – Sentinelは、通常のAndroidスマートフォンをネットワークカメラノードに、PC側のFlaskサーバーをライブプレビュー、録画、AI分析ダッシュボードに変えるオープンソースフレームワークです。すべてのビデオトラフィックはローカルLAN内に留まります；クラウドサービスは、外部の推論APIを接続する場合を除き必要ありません。

主要コンポーネント

コンポーネント	役割	主要技術
CamFlow (Androidアプリ)	スマートフォンのカメラをキャプチャし、各フレームをJPEGに圧縮してサーバーにPOSTします。	Java/Kotlin, Android SDK
PCダッシュボード	フレームを受信し、最新の画像をバッファに保持し、MJPEGストリームを提供し、セグメント化されたMP4/AVIファイルを録画し、オプションのAIモジュールを実行します。	Python 3.9+, Flask, OpenCV, ffmpeg
ブラウザUI	ライブビデオを表示し、録画の開始/停止、パラメータの調整、ログやAIイベントJSONの表示を可能にします。	HTML/JS (静的アセット)

動作方法

1. データ取得レイヤー – CamFlowはHTTP POST /upload経由で継続的に単一フレームJPEGをアップロードします。
2. サービス処理レイヤー – Flaskサーバーは最新のフレームをFrameBufferに保存します。別々のワーカーがこのバッファから読み取り、以下の処理を実行します：
   • MJPEGストリーミング (/stream)
   • セグメント化されたビデオ録画
   • オプションのAI監視
3. プレゼンテーションレイヤー – ブラウザダッシュボードはMJPEGストリームを読み取り、ストリームFPS、JPEG品質、録画コーデック、モーショントリガー閾値、AIプロンプトテンプレートなどのコントロールを公開します。

AIトリガー監視

• 低負荷のモーション検出器（従来のCV）が各フレームで実行されます。
• モーションが設定可能な閾値を超えると、システムはOBSERVE状態に切り替わり、プラグイン可能なビジョンモデル（例：OpenAI、Claude、または任意のHTTPベースの推論サービス）を呼び出します。
• モデルの応答は固定JSONスキーマ（has_person, risk_level, confidence, summary, …）に解析され、後続の分析のためにログに記録されます。
• プロンプトテンプレート、シーンプロファイル、追加ルールパラメータはダッシュボードから編集可能で、モデルの振る舞いをプログラム可能にします。

なぜ有用なのか

• プライバシー最優先：すべてのビデオとログはローカルPCに留まります；SDカードや第三者クラウドストレージは不要です。
• 低コスト：不要なAndroidスマートフォンをカメラノードとして利用可能；専用IPカメラは不要です。
• 拡張性：AIモジュールはインターフェースとして設計されており、任意のビジョンモデルに交換可能、またはカスタムCVパイプラインを追加できます。
• 研究用に最適：構造化されたJSONイベントログにより、後続のモデル訓練や統計的調査のためのデータセット収集が容易です。

現在の成熟度

• バージョン v1.1.3 (2026-08-20) – Windows対応コーデックフォールバック、APIキーのマスキング、アドレス検証の改善、拡張されたテストスイートを備えた安定版。
• コア機能（実時間プレビュー、セグメント録画、モーショントリガー、AIフック）はLAN展開用にプロダクションレベルで利用可能。
• ドキュメントにはステップバイステップのデプロイガイド、Androidユーザー向けガイド、および将来の機能（例：マルチカメラ集約、デバイス内推論）のロードマップが含まれます。

導入方法

1. リポジトリをクローンし、requirements.txtからPython依存関係をインストールします。
2. PCでserver.pyを実行（Python 3.9+）。コンソールにAndroidクライアント用のアドレス（IP:PORT）が出力されます。
3. AndroidデバイスにCamFlowをインストール（PhoneCamSender/に提供されているAPKまたはソースからビルド）し、出力されたアドレスを入力します。
4. ブラウザで出力されたURLを開き、ライブMJPEGフィードを表示、録画を開始、またはAIモニタを有効化します。
5. （オプション）ダッシュボードからconfig/config.jsonを編集して、ストリームFPS、録画コーデック、モーション閾値、AIプロンプトテンプレートを調整します。

ライセンス – MIT（LICENSEを参照）。

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結論 – Sentinelは、スマートフォンを安価なカメラとして活用し、オプションの大規模モデル推論を備えたPythonベースのサーバーを提供する本格的で自己完結型の視覚監視フレームワークです。AI/ML/LLM対応監視分野に完全に適合しており、ハッカー向けのホームセキュリティ構成から、マルチモーダル視覚データ収集の研究プロトタイプまで幅広く活用可能です。