Sentinel リアルタイム監視システム

これは何か

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変え、そのビデオを PC 側の Flask サーバーにストリーミングするオープンソースフレームワークです。PC は Web ダッシュボードをホストし、ライブ MJPEG ビデオの視聴、セグメント化された MP4/AVI ファイルの録画、および（オプションで）モーショントリガーに一致するフレームに対する AI ベースの分析の実行が可能です。

コアコンポーネント

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。	Android 8+、Java/Kotlin、HTTP アップロード
PC サーバー（server.py）	フレームを受信し、最新の画像を FrameBuffer に保存し、MJPEG ストリームを提供し、ビデオを録画し、オプションの AI モニタースレッドを実行します。	Python 3.9+、Flask、OpenCV、threading
ブラウザダッシュボード	ライブプレビュー、録画の開始/停止、パラメータ調整、ログと AI イベントの表示のための UI。	HTML/JS、CSS、Flask テンプレート

動作原理（高レベルフロー）

1. サーバーを起動 – python server.py で Flask が起動し、アドレス（例：http://192.168.1.10:5000）が表示されます。
2. CamFlow を起動 – アプリはサーバーアドレスを要求し、フレームを継続的にキャプチャして /upload に POST します。
3. FrameBuffer – サーバーは最新の JPEG をメモリに保持し、MJPEG エンドポイント（/stream）が任意のブラウザにストリーミングします。
4. 録画 – バックグラウンドワーカーがバッファから読み取り、セグメント化されたビデオファイルを書き込みます（FPS、コーデック、セグメント長を設定可能）。
5. AI トリガー（オプション） – モーション検出モジュールがフレームをフラグ付けします。トリガーされると、AI モニターがプラグ可能なビジョンモデル（例：マルチモーダル LLM や CV モデル）を呼び出し、構造化された JSON イベント（has_person、risk_level、confidence、summary）を保存します。
6. ダッシュボード – ストリーム FPS、JPEG 品質、録画設定、AI パラメータ（プロンプトテンプレート、モーション閾値など）を調整し、ログ/イベントをリアルタイムで表示できます。

主な機能

• ゼロコストハードウェア – 任意の Android スマートフォンがカメラノードになります。IP カメラは不要です。
• LAN のみの運用 – すべてのトラフィックはローカルネットワーク内に留まり、プライバシーを保護します。
• ライブ MJPEG プレビュー – プラグイン不要で、最新のブラウザで表示可能。
• セグメント化されたビデオ録画 – 巨大なファイルを避けるための自動ファイルローテーション。
• 設定可能なパラメータ – ストリーム FPS、アップロードレート、録画コーデック、AI トリガー閾値、プロンプトテンプレートなど。
• 階層型 AI 処理 – まず低コストのモーション検出を行い、その後オプションで大規模モデル推論を実行して計算/API コストを節約。
• 構造化イベントログ – ダウンストリーム分析やモデルトレーニングのための JSON レコード。
• 拡張可能なアーキテクチャ – AI モジュールはインターフェースであり、任意のビジョンモデルや推論サービスを組み込むことができます。

典型的なユースケース

シナリオ	Sentinel が適している理由
家庭またはラボの監視	既存のスマートフォンを使用し、データをローカルに保存、クラウドサブスクリプション不要。
行動分析の研究プロトタイプ	カスタムビジョンモデルを簡単にプラグインし、構造化された JSON 出力を取得。
分散ビジョンシステムの教育	「モバイルキャプチャ → PC 処理 → Web 制御」アーキテクチャをデモ。
小規模データ収集	同期されたビデオ + イベント JSON を生成し、後のモデルトレーニングに使用。

クイックスタート（簡単な手順）

1. リポジトリをクローン

   git clone https://github.com/suzuran0y/CCTV-Smartphone-AI-Monitoring.git
   cd CCTV-Smartphone-AI-Monitoring
   

2. Python 依存関係をインストール

   pip install -r requirements.txt
   

3. サーバーを実行

   python server.py
   

   表示された IP:PORT をメモします。
4. スマートフォンに CamFlow をインストール（APK は PhoneCamSender/ にあり、または Android Studio からビルド）し、サーバーアドレスを入力します。
5. 同じ LAN 上のブラウザを開き、http://<server_ip>:5000 にアクセスすると、ライブダッシュボードが表示されます。
6. 設定タブを使用して AI モニターを有効にし、閾値を調整し、録画を開始します。

AI モジュールの拡張

フォルダ app/ai/ には以下が含まれます：

• ai_ark.py – ビジョンモデルを呼び出す薄いラッパー（現在はオンライン推論 API のプレースホルダー）。
• ai_monitor_worker.py – ステートマシン（SLEEP → OBSERVE）を実行し、イベントを書き込みます。
• motion_trigger.py – シンプルなフレーム差分モーション検出器。 別のモデルを使用するには、ai_ark.py を、JPEG を独自のエンドポイントに送信し、期待されるスキーマに一致する JSON ペイロードを返すコードに置き換えます。

ライセンスと貢献

• ライセンス： MIT – 自由に使用、変更、再配布できます。
• プルリクエストによる貢献を歓迎します。このプロジェクトは典型的なオープンソースワークフローに従います。

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上記のすべての情報はリポジトリの README から直接取得したものであり、追加機能は推測されていません。