安全監控
使用 RTSP 攝影機、HTTP 串流或本地網路攝影機偵測異常,並在無需雲端依賴的情況下觸發警報。
工業自動化
連接實體系統與自動化流程,即時回應視覺事件。
零售分析
透過在地模型與結構化事件輸出,追蹤人流、行為與事件。
研究與原型開發
在以插件為基礎的執行環境中,實驗電腦視覺模型、觸發器與連接器。
智慧家庭整合
從本地影像來源執行異常偵測與動作工作流程。
事件記錄
保存執行記錄、事件、實體與錄影,供後續分析使用。
任何影像來源
透過單一操作者工作流程,處理 RTSP 攝影機、HTTP 串流、本地網路攝影機與上傳的影片。
可擴充的 YAML 設定
無需在瀏覽器中編輯原始 YAML,即可儲存預設模型綁定、來源覆寫、異常提示與警報規則。
輸出觸發任何動作
保存執行記錄、事件、實體、異常事件與錄影,讓後續工作能從結構化證據開始。
可擴充的插件框架
透過重新啟動即可載入的插件目錄,擴展模型、觸發器、連接器與選用整合功能。
模型庫
存取偵測、追蹤與推理 AI 模型,定義執行環境能「看見」的內容。
觸發器庫
定義規則、提示、行為、事件、閾值與工作流程,決定何時觸發動作。
連接器庫
連接通知、API、自動化流程、實體系統與外部工具,決定警報或動作的傳送目的地。
在地優先執行環境
整個系統在本地端執行,控制面板專為在地操作者控制而設計。
開源核心
執行環境與插件目錄皆為開源,提供完全的透明度與自訂能力。
pip install hear 安裝執行環境。執行 hearthlight onboard 初始化工作區,然後檢視目前的庫存清單。使用 hearthlight start --interactive 啟動堆疊以開啟儀表板。接著,透過瀏覽器中的 YAML 介面,設定攝影機、從模型庫選取模型、在觸發器庫設定觸發器,並在連接器庫定義連接器——所有操作皆可在此完成。Hearthlight 提供本地優先的電腦視覺自動化,讓用戶連接相機、模型、觸發器和動作,將影片轉換為結構化事件和工作流程。
分类:自動化
标签:電腦視覺、自動化、本地優先、影片分析、工作流程