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本地监控 + AI 视觉 — LAN-based smartphone-powered AI monitoring framework with structured event output for data acquisition and analysis.

What it solves

Sentinel 提供了一种使用旧 Android 智能手机作为摄像头节点来构建分布式实时视觉系统的方法。它通过在本地区域网 (LAN) 内的 PC 上本地处理视频流，消除昂贵的专用 IP 摄像头和云订阅需求，确保数据隐私并降低成本。

How it works

系统采用三层架构：

  1. Data Acquisition：一个名为 CamFlow 的 Android 应用捕获相机帧为 JPEG，并通过 HTTP POST 上传到服务器。
  2. Service Processing：基于 Flask 的 PC 服务器管理一个 FrameBuffer（最新帧的共享缓存）。从该缓存中，录制模块写入分段的 MP4 文件，AI 模块执行分析。
  3. Presentation：基于浏览器的 Dashboard 允许用户查看实时 MJPEG 流、控制录制并配置系统参数。

为优化成本和性能，AI 监控使用两阶段触发：先使用传统计算机视觉算法检测运动；若触发，则调用多模态视觉模型进行语义分析并输出结构化 JSON 数据。

Who it’s for

  • 寻求隐私优先、本地监控解决方案的房主或实验室管理员。
  • 需要视觉数据采集和 AI 行为分析原型平台的研究人员。
  • 对分布式视觉系统架构感兴趣的开发者。

Highlights

  • Repurposes Hardware：将任何 Android 8.0+ 设备转变为网络摄像头。
  • Privacy-First：所有数据存储在 LAN PC 本地，避免云端依赖。
  • Hybrid AI Trigger：结合低成本的运动检测与高阶多模态 AI，以节省 API 令牌。
  • Structured Cognition：以结构化 JSON 输出 AI 分析（例如：人物存在、风险等级、置信度）。
  • Zero-Plugin Preview：使用 MJPEG 流实现即时浏览器预览，无需额外软件。