DeepCamera — 开源 AI 摄像头技能平台

DeepCamera 的开源技能为您的摄像头赋予了 AI 能力——包括 VLM 场景分析、目标检测和行人重识别（Re-ID），所有模型均可在本地运行，支持 Qwen、DeepSeek、SmolVLM 和 LLaVA 等模型。该平台构建于成熟的人脸识别、Re-ID、跌倒检测及 CCTV/NVR 监控技术之上，通过现代 AI 技术扩展了这些机器学习能力。所有推理过程均在本地进行，以实现极致的隐私保护。

---

🛡️ 介绍 SharpAI Aegis — DeepCamera 桌面端应用

通过桌面端应用使用 DeepCamera 的 AI 技能，享受由 LLM 驱动的配置、智能体聊天和智能警报功能——并可通过 Discord / Telegram / Slack 连接到您的移动设备。

SharpAI Aegis 是 DeepCamera 的桌面端伴侣。它利用 LLM 自动设置运行环境、配置摄像头技能并管理整个 AI 流水线，无需手动操作 Docker 或 CLI。它还增加了一个智能体层：具备持久记忆、与摄像头的智能体聊天、AI 视频生成、语音 (TTS) 以及通过 Discord / Telegram / Slack 进行对话式消息推送。

📦 下载 SharpAI Aegis →

---

🗺️ 路线图

• 技能架构 — 为所有功能提供可插拔的 SKILL.md 接口
• 技能商店 UI — 从 Aegis 浏览、安装和配置技能
• AI/LLM 辅助技能安装 — 通过 AI 智能体安装和配置社区贡献的技能
• GPU / NPU / CPU (AIPC) 感知安装 — 自动检测硬件，安装匹配的框架，并将模型转换为最佳格式
• 硬件环境层 — 共享 env_config.py，用于在 NVIDIA、AMD、Apple Silicon、Intel 和 CPU 上进行自动检测 + 模型优化
• 技能开发 — 涵盖 10 个类别的 19 项技能，并随社区贡献积极扩展中

🧩 技能目录

每个技能都是一个独立的模块，拥有自己的模型、参数和 通信协议。请参阅 技能开发指南 和 平台参数 来构建您自己的技能。

类别	技能	功能描述	状态
检测	yolo-detection-2026	实时 80+ 类检测 — 通过 TensorRT / CoreML / OpenVINO / ONNX 自动加速	✅
	yolo-detection-2026-coral-tpu	Google Coral Edge TPU — 通过 USB 加速器实现约 4ms 推理 (LiteRT)	✅
	yolo-detection-2026-openvino	Intel NCS2 USB / Intel GPU / CPU — 通过 OpenVINO 实现多设备支持 (架构)	🧪
	face-detection-recognition	人脸检测与识别 — 从摄像头画面中识别已知人脸	📐
	license-plate-recognition	车牌检测与识别 — 从摄像头画面中读取车牌号码	📐
分析	home-security-benchmark	用于 LLM 和 VLM 安全性能的 143 项测试评估套件	✅
隐私	depth-estimation	实时深度图隐私转换 — 在保留活动信息的同时对摄像头画面进行匿名化处理	✅
分割	sam2-segmentation	交互式点击分割（Segment Anything 2） — 像素级精确蒙版、点/框提示、视频跟踪	✅
标注	dataset-annotation	AI 辅助数据集标注 — 自动检测、人工审核、支持 COCO/YOLO/VOC 导出，用于自定义模型训练	✅
训练	model-training	智能体驱动的 YOLO 微调 — 标注、训练、导出、部署	📐
自动化	mqtt · webhook · ha-trigger	事件驱动的自动化触发器	📐
集成	homeassistant-bridge	Home Assistant 摄像头输入 ↔ 检测结果输出	📐

✅ 就绪 · 🧪 测试中 · 📐 计划中

注册表： 所有技能均在 skills.json 中进行索引，以便进行程序化发现。

检测与分割技能

检测和分割技能处理来自摄像头画面的视觉数据——执行目标检测、区域分割或场景分析。所有技能均使用相同的 JSONL stdin/stdout 协议：Aegis 将帧写入共享卷，在 stdin 上发送 frame 事件，并从 stdout 读取 detections。每个检测技能都是可互换的。