あらゆる映像ソース
RTSPカメラ、HTTPフィード、ローカルWebカメラ、アップロードされた動画を単一のオペレーターワークフローで処理します。
スケーラブルなYAML設定
ブラウザ上で生のYAMLを編集することなく、デフォルトのモデルバインディング、ソースオーバーライド、異常プロンプト、アラートルールを保存できます。
出力は何でもトリガー
実行、インシデント、エンティティ、異常イベント、録画を永続化し、構造化された証拠からフォローアップ作業を開始できます。
拡張可能なプラグインフレームワーク
再起動時に読み込まれるプラグインカタログを通じて、モデル、トリガー、コネクター、オプションの統合を拡張できます。
モデルZoo
ランタイムが認識できる内容を定義する、検出、追跡、推論AIモデルにアクセスできます。
トリガーZoo
何が重要かを判断するルール、プロンプト、行動、イベント、しきい値、ワークフローを定義します。
コネクターZoo
アラートやアクションの送信先を決定する通知、API、自動化、物理システム、外部ツールを接続します。
ローカルファーストランタイム
システム全体がローカルで動作し、コントロールプレーンはローカルオペレーターによる制御用に設計されています。
オープンソースコア
ランタイムとプラグインカタログはオープンソースであり、完全な透明性とカスタマイズが可能です。
pip install hear でランタイムをインストールします。hearthlight onboard を実行してワークスペースを初期化し、現在のインベントリを確認します。hearthlight start --interactive でスタックを起動し、ダッシュボードを開きます。そこから、ブラウザベースのYAMLインターフェースを通じて、カメラの設定、Model Zooからのモデル選択、Trigger Zooでのトリガー設定、Connector Zooでのコネクター定義をすべて行えます。Hearthlightはローカルファーストのコンピュータビジョン自動化を提供し、カメラ、モデル、トリガー、アクションを接続してビデオを構造化されたイベントとワークフローに変換します。
分類:自動化
アクセスリンク:https://hearthlight.net/
タグ:コンピュータビジョン、自動化、ローカルファースト、動画解析、ワークフロー