專案背景
專案面向隔離區域網內的多攝像機管理與邊緣分析需求，在 Huawei Atlas 200I A2（Ascend 310B4）上構建統一的影片接入、瀏覽器實況、AI 推理、告警證據、錄影回放、使用者審計和協議接入平臺。系統執行在 openEuler 環境，目標是在邊緣裝置上完成攝像機、演算法、協議和運維功能的集中管理，並形成可回滾、可驗證的部署流程。
適用場景
適用於園區、倉儲、工廠、能源設施和裝置機房中的區域網影片管理、邊緣 AI 分析、國產化平臺適配和上級影片平臺接入專案。新專案仍需根據攝像機數量、碼流規格、演算法型別、儲存週期、網路條件和第三方平臺要求重新評估資源配置。
專案需求
- 在 Atlas 200I A2 上接入並管理多路網路攝像機，支援瀏覽器 9 宮格與 16 宮格監看。
- 執行昇騰 OM 模型，管理 AI 模型、ROI 規則、閾值、排程時間、冷卻時間和告警證據。
- 實現 GB/T 28181 與 GA/T 1400 本地上級平臺聯調，展示註冊、目錄、媒體和協議狀態。
- 提供錄影策略、錄影索引、時間線檢索、HLS VOD 回放以及使用者、角色、審計和系統診斷能力。
- 建立 ARM64 構建、Atlas 部署、備份、健康檢查、失敗回滾和真機驗收流程。
技術方案
系統採用前後端分離與邊緣服務組合架構。React 管理介面負責多路實況、攝像機、AI、告警、回放、協議和系統配置；Go 控制服務負責認證授權、SQLite 資料、HLS 實況、AI 排程、錄影索引、審計和協議閘道器；FireLite 服務負責 Ascend 310B4 上的 OM 模型載入與推理。
- 8 路 HEVC 子碼流透過 FFmpeg/libx264 軟體轉碼為 H.264 HLS，當前輸出為 640×360、10 fps、約 350 kbit/s。
- FireLite 使用 ascend_acl 後端載入火焰/煙霧分類模型，支援模型預熱、批次推理、原子切換和回滾。
- AI 規則支援矩形 ROI、分類閾值、確認次數、周計劃、冷卻時間、真機測試、審計和告警證據關聯。
- GB/T 28181 閘道器覆蓋註冊、Digest、心跳、裝置資訊、目錄、INVITE、PS over RTP、BYE 和 RecordInfo。
- GA/T 1400 閘道器覆蓋基礎認證、系統註冊、心跳和 8 路資源目錄；結構化人員、車輛等物件仍屬於後續工作。
- 錄影模組提供連續錄影策略、60 秒分片、索引、時間線檢索、HLS VOD 和 HTTP Range 讀取。
核心功能
- 8 路攝像機實況與 9/16 宮格切換，支援斷流重連和狀態聯動。
- 攝像機、AI 模型、AI 規則、告警證據、使用者角色、審計日誌和系統診斷管理。
- 昇騰 NPU 模型執行狀態、規則排程和多路推理驗證。
- GB/T 28181 與 GA/T 1400 協議狀態、資源目錄和通訊日誌展示。
- 錄影策略、錄影索引、時間線檢索、VOD 播放和分片範圍請求。
- ARM64 構建、受控升級、備份、健康檢查和自動回滾工具。
實施過程
專案按基礎介面與控制服務、FireLite 模型執行、AI 規則閉環、攝像機實況、協議接入、錄影回放和受控升級分階段推進。每個階段均保留版本製品與驗收記錄，先在本地完成靜態檢查和自動測試，再部署到 Atlas 執行真實碼流、NPU、協議和錄影驗證。發現部署健康檢查、上級平臺重新註冊和監控狀態重新整理競態後，均保留原始證據並修正工具或判定規則。
測試驗證
- 8/8 路 HLS 播放列表及最新 MPEG-TS 分片拉取透過，8 路併發啟動牆鍾時間約 3.21 秒。
- FireLite 使用 ascend_acl 後端；8 路批次推理牆鍾時間約 5.26 秒，單次 NPU 推理約 1.2～2.7 ms。
- GB/T 28181 本地閉環完成註冊、目錄、RTP/PS 與 RecordInfo；最終 RecordInfo 返回 39 條錄影記錄。
- GA/T 1400 本地閉環完成註冊、心跳和 8 路資源目錄驗證。
- 單路連續錄影完成 30 分鐘工程驗收：32 個 60 秒分片、108,644,636 位元組，有效失敗為 0；VOD、實際播放和 HTTP Range 206 透過。
- ESLint、24 項 Vitest、Vite 構建、Go test、Go vet 和 Python 編譯檢查透過。
交付成果
- React 管理介面、Go 控制服務和 FireLite 昇騰推理服務原始碼。
- Linux ARM64 API 可執行檔案、前端釋出包和本地上級平臺聯調工具。
- systemd、Nginx、環境變數示例、資料庫遷移和 Atlas 部署配置。
- 攝像機實況、AI 規則、協議閘道器、錄影試驗、長穩取樣和受控升級指令碼。
- 版本清單、雜湊、備份路徑、回滾點、原始測試資料與階段驗收記錄。
專案價值
專案完成了 openEuler、昇騰 Atlas、多路影片、AI 推理、錄影和行業協議在同一邊緣裝置上的整合驗證，形成了從需求拆解、介面與服務開發、ARM64 構建、Atlas 部署到真機迴歸的實施方法。該成果可作為同類國產化邊緣影片專案的受控試用基礎，後續仍需結合正式儲存、安全策略、演算法樣本和第三方平臺完成商業化驗收。
可複用經驗
邊緣影片專案應先固定攝像機碼流、併發路數、演算法輸入、儲存口徑和協議上級，再分層驗證瀏覽器播放、NPU 推理、錄影連續性和協議閉環。涉及真機狀態時，應儲存原始樣本並區分真實故障、啟動預熱和狀態重新整理競態；部署前應同時準備資料庫、程式、配置、systemd 和 UI 的一致性備份與回滾點。
專案邊界
當前成果定位為 Atlas 區域網受控試用版，不是完整商業 VMS 釋出版。現階段影片轉碼使用 FFmpeg/libx264 軟體鏈路，不表述為 DVPP 硬體解碼；FireLite 仍依賴特定登入環境啟動；24～72 小時新版穩定性、4/8 路併發錄影、磁碟高低水位保護、HTTPS、強口令、斷電恢復、演算法正樣本精度和第三方協議符合性尚未完成。錄影服務在試驗結束後已關閉，以避免在沒有容量保護時寫滿根分割槽。
相關服務
常見問題
該平臺是否已經達到商業 VMS 正式釋出條件？
當前為 Atlas 區域網受控試用版。正式釋出前仍需完成長穩、多路錄影、容量保護、HTTPS、強口令、斷電恢復和第三方協議平臺符合性測試。
當前影片鏈路是否使用 Atlas 硬體解碼？
當前 8 路 HEVC 子碼流透過 FFmpeg/libx264 軟體轉碼為 H.264 HLS，尚未完成 DVPP 硬體解碼鏈路。
AI 模型是否已經完成火焰和煙霧精度驗收？
當前已驗證 OM 模型在 Ascend 310B4 上執行、規則排程和多路推理鏈路；正樣本、受控現場、召回率、誤報率和漏報率仍需補充驗收。
能否擴充套件到更多攝像機和更長錄影週期？
可以在重新評估算力、轉碼方式、網路頻寬、磁碟配額、保留天數和外部儲存後擴充套件。現有 8 路實況與單路錄影結果不能直接外推為 16 路或長期錄影結論。
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