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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 提供了一種使用舊 Android 智慧手機作為相機節點來建構分散式即時視覺系統的方法。它透過在本地區域網路 (LAN) 內的 PC 上本地處理影片串流，消除昂貴的專用 IP 相機與雲端訂閱需求，確保資料隱私並降低成本。

How it works

系統採用三層架構：

  1. Data Acquisition：一個名為 CamFlow 的 Android 應用程式會將相機畫面捕獲為 JPEG，並透過 HTTP POST 上傳至伺服器。
  2. Service Processing：基於 Flask 的 PC 伺服器管理一個 FrameBuffer（最新畫面的共享快取）。從此快取中，錄製模組寫入分段的 MP4 檔案，AI 模組則執行分析。
  3. Presentation：瀏覽器式 Dashboard 允許使用者觀看即時 MJPEG 串流、控制錄製以及設定系統參數。

為了最佳化成本與效能，AI 監控使用兩階段觸發：先以傳統電腦視覺演算法偵測動作；若觸發，則呼叫多模態視覺模型執行語意分析並輸出結構化 JSON 資料。

Who it’s for

  • 尋求隱私導向、本地監控解決方案的屋主或實驗室管理者。
  • 需要視覺資料取得與 AI 行為分析原型平台的研究人員。
  • 對分散式視覺系統架構有興趣的開發者。

Highlights

  • Repurposes Hardware：將任何 Android 8.0+ 裝置轉變為網路相機。
  • Privacy-First：所有資料皆儲存在 LAN PC 本地，避免雲端依賴。
  • Hybrid AI Trigger：結合低成本的動作偵測與高階多模態 AI，以節省 API 代幣。
  • Structured Cognition：以結構化 JSON 輸出 AI 分析結果（例如：人物存在、風險等級、信心指數）。
  • Zero-Plugin Preview：使用 MJPEG 串流即時在瀏覽器觀看，無需額外軟體。