intel/live-video-alert-agent
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基于OpenVINO视觉语言模型的AI驱动微服务，用于实时处理RTSP视频流，根据自然语言提示生成告警并在仪表板监控。
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：intel仓库类型：镜像最近更新：7 天前
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如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
实时视频告警代理微服务
镜像概述
实时视频告警代理微服务（Live Video Alert Agent Microservice）是一个基于OpenVINO视觉语言模型的AI驱动解决方案，专注于为实时视频流提供智能告警功能。该服务能够处理RTSP视频流，基于自然语言提示生成实时告警，并支持通过仪表板进行监控。
核心功能与特性
- RTSP流处理：支持对实时RTSP视频流进行解析和处理
- AI驱动告警：利用OpenVINO视觉语言模型实现基于自然语言提示的智能告警生成
- 实时性：低延迟处理视频流，确保告警信息的实时性
- 可视化监控：提供仪表板界面，方便用户查看和管理告警信息
使用场景与适用范围
该微服务适用于需要对实时视频流进行智能监控和告警的场景，包括但不限于：
- 安防监控系统（如商场、办公楼、厂区等场所的实时安全监控）
- 生产安全监控（检测生产线上的异常情况）
- 公共场所监控（如交通枢纽、体育场馆的异常行为检测）
- 需要基于自然语言描述条件进行实时告警的定制化监控场景
使用方法与配置说明
基本使用方式
通过Docker运行该微服务，需配置RTSP流地址和告警提示等核心参数。
Docker Run示例
bashdocker run -d \ -e RTSP_STREAM_URL="rtsp://example.com/live/stream" \ -e ALERT_PROMPT="检测到人员进入 restricted area" \ -p 8080:8080 \ docker.xuanyuan.run/live-video-alert-agent:latest
主要环境变量说明
| 环境变量 | 描述 | 示例值 |
|---|---|---|
| RTSP_STREAM_URL | RTSP视频流地址 | "rtsp://example.com/live/stream" |
| ALERT_PROMPT | 用于触发告警的自然语言提示 | "检测到人员进入 restricted area" |
| DASHBOARD_PORT | 仪表板访问端口 | 8080 |
| MODEL_PATH | OpenVINO模型路径（可选，默认使用内置模型） | "/models/vision-language-model" |
访问仪表板
服务启动后，可通过 http://localhost:8080 访问告警监控仪表板，查看实时视频流和生成的告警信息。
许可协议
Copyright (C) 2026 Intel Corporation.
本软件基于Apache License 2.0许可协议授权； 您必须遵守本许可协议才能使用此文件。 您可以在以下地址获取许可协议副本： http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
***信息
Intel、Intel徽标和Xeon是Intel Corporation在美国和/或其他国家的商标。
*其他名称和品牌可能是其各自所有者的财产。
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
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docker pull docker.xuanyuan.run/intel/live-video-alert-agent:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull intel/live-video-alert-agent:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
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oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"