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智能视频识别工作台

本地优先的视频画面识别工作台，先用演示帧验收界面，再接入摄像头与模型。

基于 FastAPI 的中文 Web 工具，提供本地演示数据、MJPEG 画面、识别结果时间线和 RTSP、Ollama 接入配置；真实依赖由部署环境注入。

真实界面

项目截图

共 6 张

系统概览
演示视频流
识别结果
识别时间线
运行配置
接入说明

Capabilities

核心功能

✓默认提供无需外部服务的本地演示模式
✓生成稳定的合成预览帧并通过 MJPEG 展示
✓保留 RTSP 视频源的真实接入路径
✓支持通过 Ollama 视觉模型描述视频帧
✓通过 WebSocket 推送识别结果
✓按最新优先保存最近识别记录
✓提供中文概览、结果、时间线和配置视图
✓将演示能力与真实外部依赖明确分层

适用场景

门店或仓库摄像头接入前的界面验收
机房和工作台画面的辅助巡检原型
本地多模态视频识别流程演示

适合谁

需要先验收视频识别界面，再接入门店、仓库、机房等摄像头的个人开发者和小型团队。

商业化思路

适合作为私有化部署基础组件，围绕摄像头接入、模型配置、场景提示词和运维服务收费。

你会拿到什么

  • ✓FastAPI 服务、演示适配器、RTSP 和 Ollama 接入逻辑
  • ✓中文 Web 工作台、静态样式和运行说明

部署流程

  1. 1安装 requirements.txt 依赖并先启动本地演示模式
  2. 2确认外部服务后通过环境变量注入 RTSP_URL、OLLAMA_HOST 和 OLLAMA_MODEL

真实验证结果

已通过 6 个真实运行中文界面、HTTP、可见正文、控制台、坏图和横向溢出质量门。

部署前须知

默认仅展示本地合成帧和演示数据；真实识别效果取决于摄像头网络、Ollama 服务和所选视觉模型，当前不提供云端托管、账号体系或内置权限管理。

部署难度

中等

最低配置

Python 3.9 及以上，建议至少 4 GB 可用内存；真实模式还需要可访问的 RTSP 视频源和 Ollama 服务。

开源许可证

上游未声明许可证

最后验证

2026-09-02

技术栈

PythonFastAPIUvicornOpenCVNumPyOllamaWebSocketHTML、CSS、JavaScript

授权说明

上游仓库未提供明确许可证文件；交付包已内置醒目的研究用途与权利声明，仅限学习研究，超出范围需另行取得权利人授权。

Release notes

版本记录

1 个已发布版本

vcn-f7a072ce8555 当前推荐

完成中文入口重构，加入本地演示帧、演示分析与重置接口，修复未启用模型时的启动依赖问题，并移除推广和外部联系入口。

部署要求：Python 3.9 及以上和 requirements.txt 依赖；本地演示无需摄像头或模型，真实模式另需 RTSP 视频源与 Ollama 服务。

已知问题：当前源码快照未附 LICENSE 文件，商业使用或再分发前必须独立核验上游权利；真实 RTSP 和 Ollama 连接需要部署环境自行配置。

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