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EasyAIoT旨在让全球用户零门槛使用AI，支持上千种垂直场景及AI模型/算法定制。深度融合流媒体与AI，实现物联网设备（尤其摄像头）高效接入管控，提供人脸识别、异常行为分析、周界入侵检测等智能监控功能。

项目概览

项目概述

EasyAIoT（Easy AI Internet of Things）是一个云边端一体化智能算法应用平台，致力于将人工智能与物联网深度融合，实现摄像头、传感器与边缘计算的协同工作。平台覆盖从设备接入、数据采集、实时视觉分析、智能研判到告警编排的完整链路，支持上千种垂直场景，并支持AI模型定制化和AI算法定制化开发。项目愿景是让AI真正实现零门槛，人人都能体验到AI带来的好处。

核心功能

  • 多协议摄像头接入：支持GB28181、ONVIF、NVR批量扫描、RTSP/RTMP直连，以及基于go2rtc的RTC消费级摄像头P2P桥接（覆盖Tapo、Tuya、Ring、Nest、Xiaomi、Wyze、DoorBird、GoPro、Roborock等品牌）。
  • AI算法任务管理：支持实时、抓拍、轮巡三种算法任务，默认采用RUNTIME C++高速执行层，实现拉流、解码、YOLO推理、结果回调与推流一体化，降低CPU/内存占用和延迟。
  • 模型训练与部署：支持多GPU训练、断点续训、节点侧部署，内置多种预训练模型（安全帽、睡岗、人员、车牌、反光衣、火焰、吸烟、打电话、道路积水、口罩、跌倒、人脸检测等）。
  • IoT设备管理：支持MQTT、TCP、HTTP、Modbus-TCP、Modbus-RTU、OPC UA等协议，提供产品模型、物模型、设备影子、规则引擎、OTA升级等全生命周期管理。
  • 可视化与SCADA：提供拖拽式仪表盘编辑器和Web SCADA配置，支持将设备数据映射到指挥中心态势大屏和工艺流程图。
  • TRANSFORM数据流转引擎：将平台侧业务事件按契约推送到MES、ERP、CRM、WMS等外部系统，实现可配置、可追踪、可复用的多方集成。
  • PANEL交付与值守：提供独立的安装、验收、值守入口，支持一键安装、健康检查、日志查看、服务启停，缩短验收周期。
  • 移动端APP：支持手机、小程序、App多端访问，功能与PC管理台对齐，支持设备管理、算法任务、告警中心、模型管理等。

适用与不适用场景

适用场景：

  • 智慧安防监控：人脸识别、异常行为分析、周界入侵检测、风险人员布控。
  • 工业物联网：设备数据采集、Modbus/OPC UA协议接入、SCADA监控、预测性维护。
  • 智慧园区/校园：多摄像头管理、AI巡逻、告警联动、地图可视化。
  • 边缘计算场景：资源受限的边缘盒子、AI一体机、开发板，实现本地智能决策。
  • 跨区域多数据中心部署：多中心节点+多工作节点的联邦集群。

不适用场景：

  • 需要极低延迟（毫秒级以下）的实时控制场景（如工业运动控制）。
  • 对数据隐私要求极高且不允许任何云端交互的场景（但平台支持私有化部署，可规避）。
  • 需要与特定厂商私有协议深度绑定的场景（平台主要支持标准协议和常见品牌）。

技术架构与依赖

EasyAIoT采用五合一混合语言架构：

  • Java：构建稳定可靠的平台架构（WEB、DEVICE、VIDEO等模块）。
  • Python：网络编程和AI算法（AI模块）。
  • C++：高性能任务执行（RUNTIME模块），负责拉流、解码、推理、推流。
  • Go：高并发网络编程（RTC模块基于go2rtc）。
  • TypeScript：复杂前端交互（WEB前端）。

核心依赖包括：go2rtc（P2P桥接）、SRS（流媒体服务器）、YOLO（目标检测）、SAM（零样本标注）、Qwen/DeepSeek（大语言模型）、QwenVL3（视觉大模型）、ONNX Runtime（推理）。

安装与快速开始

仓库资料未提供具体的安装命令和快速开始步骤。但根据README，平台支持Linux（Ubuntu、CentOS/RHEL 7-9、麒麟、欧拉）、Windows、macOS、ARM等平台，并提供Docker容器化部署和安装脚本。建议参考仓库内的部署文档（.doc/部署文档/）和Gitee Releases获取安装包。

典型使用方法

仓库资料未提供具体的代码示例或API调用方法。但根据README，典型使用流程包括：

  1. 部署平台（选择mini/standard/full三种硬件档位）。
  2. 接入摄像头（GB28181、ONVIF、RTC等）。
  3. 创建算法任务（实时、抓拍、轮巡）。
  4. 配置告警规则和联动。
  5. 查看可视化大屏和移动端告警。

配置与部署要点

  • 硬件档位：mini（≥4GB内存）、standard（≥16GB）、full（≥20GB），根据现场硬件选择。
  • RUNTIME C++执行层：默认executor=cpp，可切换python兼容模式。
  • 原子模式：计算节点可仅安装C++执行器，中心统一调度。
  • RTC模块：Docker一键部署，使用host网络模式。
  • 多平台打包：COMPILE模块支持Ubuntu、CentOS、麒麟、欧拉、Windows、macOS、ARM等。
  • PANEL：提供安装、验收、值守入口，缩短交付周期。

限制、风险与许可证

  • 许可证：MIT License，个人和企业可免费使用，无需保留版权信息。
  • 免责声明：项目为开源学习项目，用户需遵守法律法规，禁止非法活动，使用风险自负。
  • 限制：仓库资料未提供详细的限制说明，但作为开源项目，可能存在功能完整性、稳定性、安全性等方面的风险。

官方链接

信息来源和分析时间

本指南基于GitHub仓库README（英文版）和仓库元数据生成，分析时间为2026年8月10日。仓库资料未提供其他文档。