2025-12-22 04:43:00 网络安全文章来源：ZONE.CI 全球网 0 阅读模式

文章总结： 国产开源AIoT视频监控平台支持GB28181、ONVIF、RTMP等多种协议，提供20+视频AI算法模型，可实现私有化部署。平台特点包括零代码训练、实时报警、算法商城和二次开发接口，适用于智慧园区、工地监管、工厂安防等场景。系统架构包含视频流接入、AI分析、预警推送等模块，支持视频检索、监测任务管理、事件告警和模型训练等功能，为中小企业提供快速构建智能AI视频分析解决方案。 综合评分： 78 文章分类： IoT安全,AI安全,应用安全,数据安全,解决方案

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国产开源，含20+视频AI算法模型，兼容GB28181、ONVIF、RTMP协议、私有化部署，10天搞定IoT物联网项目交付

原创

IoT物联网技术

2025年12月13日 19:17 北京

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AIoT视频监管平台是一个多功能AI实时监控系统，支持国标GB 28181、ONVIF、RTMP及ISUP等多种视频流协议设备混合接入，包括：无人机、行车记录仪，收银机、监控摄像头、Pad、手机和电脑摄像头等。适用于智慧园区、工地监管、工厂安防、智慧交通等多种视频安全场景，帮助中小企业快速构建智能AI视频分析解决方案。

### 快速集成，支持二次开发编程接口，允许开发者根据特定需求对系统进行定制和扩展，实现个性化的功能增强或与其他系统集成。
零代码训练，用户无需编写代码即可通过直观界面进行模型训练和部署，通过简化的拖放操作和自动化流程，非技术用户也能轻松实现AI算法定制和应用。
### 实时报警，能够即时监测系统状态，一旦检测到异常或潜在风险，立即通过多种通知方式主动提醒用户，确保快速响应和有效预防。
### 算法商城，汇集了20多种视觉AI算法的平台，用户可以根据自己的需求快速选择合适的算法进行购买或使用，实现算法的快速集成和应用。

AIoT视频监控平台架构

AIoT视频监控平台通过摄像头捕获视频流数据，交给AI算法模型分析，一旦发现违规事件会实时记录并且给用户实时推送告警消息。违规事件会记录在数据库中，用户创建任务从对应视频流获取视频数据，用户根据摄像头的视频流创建任务，python开始检测视频流，检测到异常后将这段视频保存在minio并推送到java端，Java端保存数据到数据库，并将数据推到前端，在web页面展示。

视频存储： Minio

消息中间件：RabbitMQ

数据库： MySQL

视频搜索索引： Elasticsearch

视频算法： YoloV8

预警消息推送： Websocket

视频流转码： ffmpeg

系统缓存： Redis

AIoT视频平台功能

视频接入：

添加设备：添加不同协议型号的摄像头。
分组管理：设置摄像头分组，便于管理。
设备管理：对摄像头进行修改、删除等操作。

实时监控功能

视频直播画面：系统首页展示当前监控摄像头下的实时监测画面，用户可以点击全屏查看。
监控画面切换：用户可以通过下拉框选择不同摄像头和分组，查看不同监控画面。
预警统计与走势：展示监控场景中预警次数最多的情况，以及不同时间范围内的预警类型统计。

视频检索

视频标记：自动为视频帧打标签。
图像文字识别：自动提取视频中的文字内容。
标记存储：存储视频标记和原始图片的对应关系。
检索视频：通过关键词、摄像头点位、时间范围检索视频内容。

监测任务管理

监测任务列表：展示用户创建的监控任务列表。
添加监测任务：允许用户添加多个参数，并将任务分配给单个或多个摄像头。
任务状态管理：用户可以对监控任务进行开启、停止或定时监控等操作。
监测任务管理：用户可以查看任务详情并进行修改。

事件告警功能

事件列表：展示最新的报警信息，支持分类、分组和分时间段检索。
告警详情：用户可以查看预警数据的详细信息。

模型训练

样本管理：上传图片样本作为训练数据集。
样本标注：对图像进行目标物体标记。
自动标注：使用导入的模型自动标注图像。
模型发布：将训练好的模块发布到正式系统中。
迭代训练：在原有模型基础上进行迭代训练。
模型训练：使用标注后的数据样本进行模型训练。

AI视频算法模型清单

算法模型训练平台，具备高度灵活性，20多种免费模型，能够针对监控目标和范围提供实时预警。AI视频算法包括：配戴安全帽、人体跌倒识别、电动车监测、大货车监测、房门关开监测、灭火器正常、地面积水、口罩识别、安全手套识别、玩手机识别、睡觉识别、吸烟监测、非机动车识别、表情识别、占道经营识别、智能电网守卫、宠物牵绳识别、轮椅识别、婴儿车识别、交通事故识别。此外，用户还可以便捷地通过文字或图像搜索监控录像中的人脸、物体、标牌、车牌和语音对话。