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Sentinel – 實時 LAN 基於視覺監控系統

是什麼 – Sentinel 是一個開源框架，可將一般 Android 智慧型手機轉換為網路攝影機節點，並讓 PC 端的 Flask 伺服器成為即時預覽、錄製與 AI 分析儀表板。所有影片流量皆留在本地 LAN 內；除非接入外部推論 API，否則無需雲端服務。

核心元件

元件	功能	主要技術
CamFlow (Android 應用)	捕獲手機相機，將每幀壓縮為 JPEG 並透過 HTTP POST /upload 傳送到伺服器。	Java/Kotlin, Android SDK
PC 儀表板	接收幀，緩衝最新影像，提供 MJPEG 流，錄製分段 MP4/AVI 檔案，並執行可選的 AI 模組。	Python 3.9+, Flask, OpenCV, ffmpeg
瀏覽器 UI	顯示即時影片，允許啟動/停止錄製、調整參數、檢視日誌與 AI 事件 JSON。	HTML/JS (靜態資源)

運作方式

1. 資料取得層 – CamFlow 透過 HTTP POST /upload 持續上傳單幀 JPEG。
2. 服務處理層 – Flask 伺服器將最新幀儲存在 FrameBuffer 中。獨立的工作程序從此緩衝區讀取，用於：
   • MJPEG 流式傳輸 (/stream)
   • 分段影片錄製
   • 可選的 AI 監控
3. 呈現層 – 瀏覽器儀表板讀取 MJPEG 流，並提供用於設定串流 FPS、JPEG 質量、錄製編碼器、運動觸發閾值與 AI 提示範本的控制項。

AI 觸發監控

• 輕量級運動偵測器（傳統 CV）在每幀上執行。
• 當運動超過可設定閾值時，系統切換至 OBSERVE 狀態，並呼叫可插入的視覺模型（例如 OpenAI、Claude 或任何 HTTP 基礎的推論服務）。
• 模型回應被解析為固定 JSON 模式（has_person, risk_level, confidence, summary, …）並記錄以供後續分析。
• 提示範本、場景設定檔與額外規則參數可透過儀表板編輯，使模型行為可程式化。

為何實用

• 隱私優先：所有影片與日誌皆保留在本地 PC；無需 SD 卡或第三方雲端儲存。
• 低成本：任何閒置的 Android 手機皆可作為攝影機節點——無需專用 IP 攝影機。
• 可擴充：AI 模組為介面設計；可替換為任何視覺模型或新增自訂 CV 管線。
• 研究就緒：結構化 JSON 事件日誌便於收集資料集，用於後續模型訓練或統計研究。

目前成熟度

• 版本 v1.1.3 (2026-08-20) – 穩定版，支援 Windows 兼容編碼器備援、API 金鑰隱藏、位址驗證改善與擴展測試套件。
• 核心功能（即時預覽、分段錄製、運動觸發、AI 鈎子）已可投入生產級 LAN 部署。
• 文件包含逐步部署指南、Android 使用者指南，以及未來功能路線圖（如多攝影機聚合、裝置端推論）。

快速上手

1. 克隆倉儲，並從 requirements.txt 安裝 Python 依賴。
2. 在 PC 上執行 server.py（Python 3.9+）。控制台將輸出 Android 客戶端的位址（IP:PORT）。
3. 在 Android 裝置上安裝 CamFlow（PhoneCamSender/ 中提供 APK 或從原始碼建置），並輸入輸出的位址。
4. 在瀏覽器中開啟輸出的 URL，查看即時 MJPEG 流，開始錄製或啟用 AI 監控。
5. （可選）透過儀表板編輯 config/config.json，調整串流 FPS、錄製編碼器、運動閾值或 AI 提示範本。

授權 – MIT（參見 LICENSE）。

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總結 – Sentinel 是一個真正自包含的視覺監控框架，利用智慧型手機作為低成本攝影機，並提供具備可選大模型推論能力的 Python 伺服器。它完全契合 AI/ML/LLM 支援的監控領域，既適用於愛好者家庭安全設定，也適用於多模態視覺資料收集的研究原型。