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[进阶教程] 免费的本地图像识别系统(人体、物体)并接入HA

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发表于 2021-2-3 09:25:26 | 显示全部楼层 |阅读模式
本帖最后由 guitengyue 于 2021-2-3 09:28 编辑

受坛友指引,发现了deepstack这个本地的图像识别系统,于是倒腾了一下子,感觉还是可以玩一下的;第一,系统是永久免费;第二,所有的数据都是本地的,识别速度也还可以,基本在0.1s-2s之内,不过对docker的宿主cpu有点要求第一步: 部署deepstack
我是在黑群晖docker中安装的,cpu是x86架构的,选deepquestai/deepstack :CPU-x6-beta
容器端口5000,改为本地端口84,环境中添加:VISION-DETECTION = True
访问   http://宿主ip:84 出现如下说明deepstack部署成功
1.png

第二部: 部署AI系统

下载node-deepstackai-trigger,选择latest
新建文件夹:node-deepstackai,在该文件夹内新建:aiinput,config,node-deepstackai-trigger; 在node-deepstackai-trigger中新建annotations,originals,snapshots 三个文件夹
如下图所示:
2.png 3.png

在config中新建settings.json和triggers.json
settings.json内容如下:
{
  // Leave this line alone. It enables Intellisense when editing this file in Visual Studio Code.
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/danecreekphotography/node-deepstackai-trigger/main/src/schemas/settings.schema.json",

  // This is the default uri for Deepstack when deploying using the docker-compose.yaml file
  // provided in this sampleConfiguration folder. If you have another deployment of Deepstack
  // running elsewhere change this setting to point to the correction location.
  "deepstackUri": "http://宿主ip:84/",

  // Set this to true to enable annotated images for use in trigger handlers.
  // There is a performance penalty to using this, leave it off unless
  // you really want to see the annotated images.
  "enableAnnotations": false,

  // Set this to true to enable the internal web server for remote access
  // to processed and annotated images.
  "enableWebServer": false,

  // Enables verbose logging. Useful when setting up the system to ensure
  // everything is running correctly.
  "verbose": true,

  // Set this to true if your images are stored in a remote folder that's
  // mounted as a network share and then mapped to the Docker image.
  "awaitWriteFinish": false,

  // Provides the configuration details for your MQTT server. To enable
  // mqtt set the uri, username (if required), password (if required),
  // and set enabled to true.
  "mqtt": {
    "uri": "mqtt://mqtt-ip:1883",
    "username": "mqtt",
    "password": "mqtt",
    "enabled": true
  },

  // Provides the configuration details for Telegram bot messages.
  // Set the botToken and enabled to true to use Telegram.
  "telegram": {
    "botToken": "insert bot token here",
    "enabled": false
  },

  // Provides the configuration details for Pushbullet notifications.
  // Set the accessToken and enabled to true to use Pushbullet.
  "pushbullet": {
    "accessToken": "",
    "enabled": false
  },

  // Provides the configuration details for Pushover notifications.
  // Set the apiKey, userKey, and enabled to true to use Pushover.
  "pushover": {
    "apiKey": "api key here",
    "userKey": "user key here",
    "enabled": false
  }
}

在triggers.json内容如下:
{
  "$schema": "https://raw.githubusercontent.com/danecreekphotography/node-deepstackai-trigger/main/src/schemas/triggerConfiguration.schema.json",
  "triggers": [
        {
      "name": "car detector",
      "watchPattern": "/aiinput/*.jpeg",
      "enabled": true,
      "threshold": {
        "minimum": 10,
        "maximum": 90
      },
      "handlers": {
        "mqtt": {
          "messages": [{ "topic": "aimotion/triggers/car" }]
        }
      },
      "watchObjects": ["car"]
    }
    
  

  ]
}
第三部: HA配置
binary_sensor:
  - platform: mqtt
    device_class: motion
    name: "Front door motion"
    state_topic: "aimotion/triggers/car"
    payload_on: "on"
    payload_off: "off"
    value_template: "{{value_json.state}}"
    json_attributes_topic: "aimotion/triggers/car"


第四部: 将摄像头快照放入aiinput文件夹中
我才用的方式是群晖的surveillance动作检测后拍下快照(操作规则中添加),并放入该文件夹中



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firberhome + 2 使用K210芯片的设备应该是更好方案,毕竟K2.

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厉害啊,学习一下
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厉害,试试。
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发表于 2021-2-3 09:59:38 来自手机 | 显示全部楼层
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发表于 2021-2-3 10:13:21 | 显示全部楼层
谢谢分享,学习
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发表于 2021-2-3 10:15:54 | 显示全部楼层
这个很厉害啊。不错。
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发表于 2021-2-3 10:17:10 | 显示全部楼层
感謝分享  趕快來學習一下
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