Hearthlight

什么是 Hearthlight？

Hearthlight 是一款本地优先的计算机视觉自动化平台，可直接在您的硬件上运行 AI 模型。它连接摄像头、本地 AI 模型、触发器和连接器，将视频流转化为结构化事件和工作流。该系统为开源设计，支持本地操作员控制，确保数据处理在本地完成。其核心关注上下文和行为而非身份识别，避免普适性生物特征监控。

应用场景

安防监控
使用 RTSP 摄像头、HTTP 流或本地网络摄像头检测异常并触发警报，无需依赖云端。
工业自动化
连接物理系统与自动化流程，实时响应视觉事件。
零售分析
通过本地模型和结构化事件输出追踪客流量、行为模式及异常事件。
研究与原型开发
在基于插件的运行时环境中试验计算机视觉模型、触发器和连接器。
智能家居集成
基于本地视频源运行异常检测与动作工作流。
事件日志
持久化存储运行记录、事件、实体和录像，便于后续分析。

主要特性

任意视频源： 通过统一操作工作流处理 RTSP 摄像头、HTTP 流、本地网络摄像头及上传视频。
可扩展的 YAML 配置： 无需在浏览器中编辑原始 YAML，即可保存默认模型绑定、源覆盖、异常提示和警报规则。
输出触发任意操作： 持久化运行记录、事件、实体、异常事件和录像，为后续工作提供结构化证据。
可扩展的插件框架： 通过重启加载的插件目录扩展模型、触发器、连接器及可选集成。
模型库： 访问定义运行时视觉能力的检测、追踪和推理 AI 模型。
触发器库： 定义决定事件重要性的规则、提示、行为、事件、阈值和工作流。
连接器库： 连接决定警报或操作去向的通知、API、自动化、物理系统及外部工具。
本地优先运行时： 整个系统本地运行，控制面板专为本地操作员控制设计。
开源核心： 运行时和插件目录完全开源，确保透明度和可定制性。

目标用户

Hearthlight 面向需要本地优先计算机视觉自动化的开发者、系统集成商和运维团队。适用于：需要本地监控的安全专业人员、自动化物理工作流的工业工程师，以及原型开发视觉系统的研究人员。任何重视数据隐私和本地控制而非云端解决方案的用户都将从中受益。

如何使用 Hearthlight？

首先通过 pip install hear 安装运行时。运行 hearthlight onboard 初始化工作空间，然后检查当前库存。使用 hearthlight start --interactive 启动堆栈以打开仪表板。之后，通过基于浏览器的 YAML 界面配置摄像头、从模型库选择模型、在触发器库设置触发器、在连接器库定义连接器。

效果评估

Hearthlight 提供了一种实用且注重隐私的计算机视觉自动化方案。其本地优先设计确保数据保留在您的硬件上，这对安全性和合规性至关重要。三库架构（模型、触发器、连接器）为构建工作流提供了清晰的思维模型。开源运行时和插件系统赋予高级用户完全控制权，而命令行初始化流程确保设置明确且可重复。对于需要从视频中获取结构化事件处理且不依赖云端的团队，Hearthlight 提供了坚实基础。

常见问题

什么是Hearthlight？

Hearthlight是一款本地优先的计算机视觉自动化工具，它连接摄像头、模型、触发器和动作，将视频转化为结构化事件和工作流。

Hearthlight需要互联网连接吗？

不需要，Hearthlight是本地优先的，意味着它在您的设备上本地处理视频数据，从而增强隐私并减少延迟。

支持哪些类型的摄像头？

Hearthlight支持多种摄像头，包括USB、IP和树莓派摄像头，只要它们与系统兼容即可。

我可以在Hearthlight中使用自定义AI模型吗？

可以，Hearthlight允许您集成自定义计算机视觉模型，实现定制化的检测和分析。

触发器和动作如何工作？

触发器是由AI模型检测到的事件（例如物体检测），然后激活预定义的动作，如发送警报、记录数据或控制设备。

Hearthlight适合初学者吗？

虽然需要一些技术设置，但Hearthlight提供用户友好的界面和文档来指导用户完成配置。