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SharpAI DeepCamera 镜像文档

镜像概述和主要用途

SharpAI DeepCamera是基于SharpAI开源机器学习工程栈的应用，专为将计算机视觉模型与监控摄像头连接而设计。它采用私有部署架构，确保所有数据存储在用户自有设备上，解决AI人脸识别摄像头的隐私问题。开发者可在树莓派、Android、PC或AWS等多种设备上运行相同代码，加速AI生产开发。

核心功能和特性

• 隐私保护：私有部署架构，数据存储在用户自有设备
• 跨平台支持：兼容树莓派3/4、Android、PC及AWS等设备
• AutoML能力：支持边缘设备上的自动标签、训练和部署人脸识别模型
• 多模型支持：集成人脸识别、人脸检测、目标检测等计算机视觉能力
• 边缘计算优化：支持ARM Mali GPU、Android TF Lite（GPU/CPU/NPU）推理
• 灵活集成：可连接树莓派原生摄像头或第三方监控摄像头
• 开放API：提供完整API接口，支持自定义GUI开发

使用场景和适用范围

• 家庭/企业私有监控系统
• 边缘AI视觉应用开发
• 隐私敏感型人脸识别场景
• 低成本AI摄像头部署
• 跨平台计算机视觉项目开发

详细使用方法和配置说明

快速开始（树莓派3/4）

系统准备

安装32位官方Raspbian系统。

摄像头准备

通过raspi-config启用摄像头支持：

1. 运行raspi-config
2. 选择"Interfacing Options"
3. 选择"Camera"并启用
4. 重启树莓派 详细参考：树莓派摄像头配置文档

Docker准备

参考：在树莓派上安装Docker和Docker Compose的5个简单步骤

获取源代码

bash
git clone https://github.com/SharpAI/DeepCamera

配置

修改以下环境变量，将<Server_IP>替换为PC/服务器/云的IP地址：

docker/aws.env

AWS_END_POINT='<Server_IP>'  
AWS_BUCKET=faces  
AWS_READABLE_PREFIX='http://<Server_IP>:9000/faces/'

docker/servers.env

MQTT_BROKER_ADDRESS=<Server_IP>  
API_SERVER_ADDRESS=<Server_IP>

启动DeepCamera

bash
cd DeepCamera  
./run-on-rpi.sh start

图形界面标签与设备训练

1. 使用API服务器Web界面

获取设备ID：

bash
cat docker/workaipython/ro_serialno 
# 示例输出：82f28703d001

访问Web界面：[***]

2. 使用移动应用

获取设备ID（同上）并生成***。

下载安装https://github.com/SharpAI/SharpAIMobileApp/releases/download/3.0.2/debug.apk%EF%BC%8C%E5%8F%82%E8%80%83%E7%A7%BB%E5%8A%A8%E5%BA%94%E7%94%A8%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%8C%87%E5%8D%97%E5%AE%8C%E6%88%90%E8%AE%BE%E7%BD%AE%E3%80%82

无树莓派摄像头时的配置

若没有树莓派摄像头，可通过以下方式连接监控摄像头：

访问树莓派8080端口：[***]
默认账号：

• 用户名：***
• 密码：SharpAI2018

这是开源NVR项目Shinobi Video，支持多种监控摄像头。详细配置参考：

• https://github.com/SharpAI/DeepCamera/blob/master/docs/shinobi.md
• Shinobi NVR摄像头流URL格式文档

使用DeepCamera API开发自定义应用

获取设备ID

bash
cat docker/workaipython/ro_serialno 
# 示例输出：82f28703d001

创建用户

bash
curl -X POST -H "Content-type: application/json" http://localhost:3000/api/v1/sign-up -d '{"username": "test11", "email": "xxxx@xxx.xx", "password": "xxxxxx"}'

响应：

json
{
  "success": true
}

获取用户令牌

bash
curl -X POST -H "Content-type: application/json" http://localhost:3000/api/v1/login/ -d '{"username": "test11", "email": "xxxx@xxx.xx", "password": "123456"}'

响应：

json
{
  "status": "success",
  "data": {
    "authToken": "t6QsPaU3VdbfUQMkNIf6I3MDtox29WLrPJRAKkOCfpc",
    "userId": "tiK8RYG87sGJAErdB"
  }
}

创建设备组

bash
curl -X POST -H "X-Auth-Token: t6QsPaU3VdbfUQMkNIf6I3MDtox29WLrPJRAKkOCfpc" -H "X-User-Id: tiK8RYG87sGJAErdB" http://localhost:3000/api/v1/groups -d "name=group01"

响应：

json
{
  "groupId": "e309ff8c7a3a8ceb4011e86e"
}

添加设备到组

bash
curl -X POST -H "X-Auth-Token: t6QsPaU3VdbfUQMkNIf6I3MDtox29WLrPJRAKkOCfpc" -H "X-User-Id: tiK8RYG87sGJAErdB" -H "Content-type: application/json" http://localhost:3000/api/v1/groups/e309ff8c7a3a8ceb4011e86e/devices -d '{"uuid": "82f28703d001", "deviceName": "testDevice", "name":"testdevice","type": "inout"}'

响应：

json
{
  "success": true
}

添加完成后重启DeepCamera服务。完整API文档：https://github.com/SharpAI/ApiServer#full-api-document

部署私有API服务器（X86/云服务器）

bash
git clone https://github.com/SharpAI/DeepCamera
cd DeepCamera
./start-cloud.sh start

记录私有云服务器IP地址，用于后续配置（替换<Server_IP>）。测试服务器IP：165.232.62.29（仅供评估使用）

功能列表

• ✅ 高精度人脸识别
• ✅ 人脸检测
• ✅ ARM Mali GPU推理支持
• ✅ Android TF Lite（GPU/CPU/NPU）支持
• ✅ 开源嵌入式Linux支持
• ✅ 移动应用控制
• ✅ 设备管理系统
• ✅ 移动设备推送通知
• ✅ 目标检测
• ✅ 基于Celery的分布式系统
• ✅ Shinobi CCTV视频处理插件
• ✅ Android视频硬件加速解码应用
• ✅ Android GPU运动检测
• ✅ 从移动设备到边缘设备的标签和训练
• ✅ 树莓派原生摄像头支持
• ✅ 图片上传至AWS或本地AWS兼容服务器（MINIO）

支持与贡献

• Slack交流：加入SharpAI Slack频道
• 贡献指南：Contributions.md