引言
随着人工智能技术的飞速发展，AI视频监控系统在各行各业中的应用越来越广泛。然而，高昂的成本和复杂的部署流程一直是制约其普及的重要因素。思通数科推出的StoneDT/思通AI视频监控系统，凭借其完全免费、代码开源以及支持本地化部署docker一键安装的特点，迅速吸引了大量用户的关注。本文将对该系统进行全面解析，从项目概述、技术栈介绍、机器配置、已开源模型、产品功能以及docker安装等方面进行详细探讨。
一、项目概述
思通AI视频监控系统是一款多功能AI实时监控系统，支持多种设备混合接入，包括无人机、行车记录仪、收银机、监控摄像头、Pad、手机和电脑摄像头等。系统具备高度灵活性，能够针对监控目标和范围提供实时预警。此外，系统内置低代码算法模型快速训练平台，极大地简化了算法开发流程。用户可以通过文字或图像搜索监控录像中的人脸、物体、标牌、车牌和语音对话，极大地提升了监控系统的实用性和便捷性。
二、技术栈介绍
思通AI视频监控系统采用了多种先进的技术栈，以确保系统的稳定性和高效性。视频存储采用了Minio，消息中间件选择了RabbitMQ，数据库则使用了MySQL。视频搜索索引采用了Elasticsearch，视频算法采用了YoloV8，预警消息推送通过Websocket实现。视频流转码使用了ffmpeg，系统缓存则采用了Redis。这些技术栈的选择，使得系统能够处理大量的视频数据，并提供快速、准确的监控和预警功能。
三、机器配置
为了确保系统的稳定运行，思通AI视频监控系统对机器配置有一定的要求。最低配置要求为CPU intel i5，内存8G，磁盘80G。这样的配置要求，使得大多数用户都能够轻松满足，降低了系统的部署门槛。
四、已开源模型
思通AI视频监控系统提供了20个免费的AI模型，涵盖了多种监控场景。这些模型包括配戴安全帽识别、人体跌倒识别、大货车监测、口罩识别、安全手套识别等。这些模型的开源，使得用户可以根据自己的需求选择合适的模型进行监控，大大提高了系统的灵活性和实用性。
五、产品功能
实时监控功能：系统首页展示当前监控摄像头下的实时监测画面，用户可以通过下拉框选择不同摄像头和分组，查看不同监控画面。同时，首页左侧栏展示最新的实时预警数据，用户可以点击查看详情。
监测任务管理：用户可以创建、管理、查看和修改监控任务。任务列表展示了用户创建的监控任务，用户可以添加多个参数，并将任务分配给单个或多个摄像头。任务状态管理允许用户对监控任务进行开启、停止或定时监控等操作。
事件告警功能：系统展示了最新的报警信息，支持分类、分组和分时间段检索。用户可以查看预警数据的详细信息，以便及时采取措施。
算法商城：算法列表实时同步更新，用户可以查看算法的详细介绍。同时，系统支持通过本地或在线方式导入算法模型，允许用户停止当前算法并提醒相关监测任务，联网时自动检测更新。
视频检索：系统支持自动为视频帧打标签，提取视频中的文字内容，并存储视频标记和原始图片的对应关系。用户可以通过关键词、摄像头点位、时间范围检索视频内容，大大提高了监控视频的利用率。
模型训练（商用版）：商用版系统支持样本管理、样本标注、自动标注、模型发布、迭代训练和模型训练等功能。用户可以根据自己的需求，上传图片样本进行训练，并发布到正式系统中。
视频接入：系统支持添加不同协议型号的摄像头，设置摄像头分组，便于管理。同时，用户可以对摄像头进行修改、删除等操作。
六、docker安装
思通AI视频监控系统的docker安装过程非常简单。用户无论在Windows还是Linux操作系统下，只需执行一个docker镜像获取命令，等待大约10-15分钟即可自动安装完成。安装完成后，用户只需在浏览器中输入访问地址（http://your_IP-address:35300/vis/），即可看到本地化安装成功的系统界面。这样的安装方式，大大降低了系统的部署难度，使得用户能够轻松上手。
结论
思通数科推出的StoneDT/思通AI视频监控系统，凭借其完全免费、代码开源以及支持本地化部署docker一键安装的特点，为用户提供了一个高效、便捷、灵活的监控解决方案。系统采用了先进的技术栈，提供了丰富的功能和开源的AI模型，使得用户能够根据自己的需求进行定制和扩展。同时，系统的docker安装方式简单快捷，大大降低了部署门槛。相信随着技术的不断进步和应用的不断推广，思通AI视频监控系统将在更多领域发挥重要作用。
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