# easyaiot-edge

**Repository Path**: volara/easyaiot-edge

## Basic Information

- **Project Name**: easyaiot-edge
- **Description**: 专为边缘打造的 AI 平台，MIT 协议完全开源。 打破当前边缘平台捆绑硬件的局面——无需购买任何专用设备，内存控制在 4GB 内，人人都是 AI 边缘大师。从摄像头到告警闭环，AI 不应只属于云端的庞然大物，更不该被硬件厂商锁定；MIT 协议，没有后顾之忧。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 70
- **Forks**: 16
- **Created**: 2026-03-12
- **Last Updated**: 2026-04-05

## Categories & Tags

**Categories**: iot

**Tags**: None

## README

# EasyAIoT Edge（边缘智能算法应用平台）

[![Gitee star](https://gitee.com/volara/easyaiot/badge/star.svg?theme=gvp)](https://gitee.com/soaring-xiongkulu/easyaiot/stargazers)
[![Gitee fork](https://gitee.com/volara/easyaiot/badge/fork.svg?theme=gvp)](https://gitee.com/soaring-xiongkulu/easyaiot/members)

<p style="font-size: 16px; line-height: 1.8; color: #555; font-weight: 400; margin: 20px 0;">
  <strong>专为边缘打造的 AI 平台，MIT 协议完全开源。</strong> 打破当前边缘平台捆绑硬件的局面——无需购买任何专用设备，内存控制在 4GB 内，人人都是 AI 边缘大师。从摄像头到告警闭环，AI 不应只属于云端的庞然大物，更不该被硬件厂商锁定；MIT 协议，没有后顾之忧。
</p>

<div align="center">
  <img src=".image/logo.png" width="30%" alt="EasyAIoT Edge Logo">
</div>

<h4 align="center" style="display: flex; justify-content: center; gap: 20px; flex-wrap: wrap; padding: 20px; font-weight: bold;">
  <a href="./README.md">English</a>
  <span style="display: flex; align-items: center; color: #666; font-weight: bold;">|</span>
  <a href="./README_zh.md">简体中文</a>
</h4>

## 📍 项目定位

**EasyAIoT Edge** 是 EasyAIoT 主项目面向边缘场景的**独立子项目**，专为资源受限、网络不稳的边缘现场（园区、工厂、机房、ARM 一体机）裁剪强化的一站式智能算法栈。

平台延续主项目的云边端一体化理念，但**默认配置、服务组合、部署拓扑**全部面向**单机/少量节点**的边缘一体机场景：视频接入、算法调度、推理、告警默认**本地闭环**，约 **4GB 内存**即可跑通核心链路，同时可与云端 EasyAIoT 形成**云-边协同**，也可**完全离线独立运行**。

## 🧠 AI能力

| 能力 | 说明 |
|------|------|
| **多协议摄像头接入** | 支持 ONVIF 和 RTSP 双协议，自动发现、统一管理 |
| **实时流AI分析** | RTSP/RTMP 实时画面分析，毫秒级响应，支持多路并发 |
| **抓拍算法任务** | 抓拍图片智能识别，适用于事件回溯、图像检索 |
| **模型服务集群推理** | 轻量级模型服务，支持负载均衡与高可用（可单机多实例） |
| **布防时段管理** | 全防/半防模式，灵活配置时段化监控规则 |
| **检测区域绘制** | 可视化绘制四边形/多边形检测区域，与算法模型关联 |
| **智能联动告警** | 检测区域 + 布防时段 + 事件类型三重过滤，大幅降低误报 |
| **告警录像与回放** | 告警自动触发录像，支持时间轴回放、倍速播放 |

## 💡 技术理念

我们坚持 **Java + Python + C++** 三语言混编架构，发挥各自优势：

- **Java**：构建稳定可靠的平台与企业级能力
- **Python**：流媒体处理、AI算法编排、模型服务
- **C++**：高性能推理热点路径，低延迟、省内存

在边缘场景中，模块间通过**环境变量 + 固定端口 + host网络**直连，不依赖中心化注册发现，降低运维成本。

## 🔗 与主项目 EasyAIoT 的关系

| 维度 | Edge 子项目侧重点 |
|------|-------------------|
| **产品形态** | 边缘设备优先，镜像与服务组合按一体机/盒子场景编排 |
| **内存与资源** | **4GB 级目标**（精简服务集 + 可调 JVM/Worker/推理参数） |
| **部署拓扑** | 单机或少量节点，中间件与业务直连，无多租户 |
| **服务发现** | 固定端口 + 环境变量，**不依赖**中心化注册中心 |
| **网络** | 视频服务默认 `network_mode: host`，便于与摄像头/局域网互通 |
| **数据库** | 默认库名 `iot-edge-device20` / `iot-edge-video20` / `iot-edge-ai20` |
| **算力** | 支持 NVIDIA Container Toolkit；TASK（C++）侧重低延迟推理 |
| **云边协同** | 可对接主项目云端，实现策略/模型/告警同步，也可完全离线 |

> 若需上千路集中运维、多租户运营大屏，请使用主项目云部署方案。

## 🧩 项目结构

EasyAIoT Edge 由五个核心模块组成，可独立部署：

| 模块 | 描述 |
|------|------|
| **WEB** | Vue 3 + Vite 管理端：摄像头、算法任务、模型、告警、权限等 |
| **DEVICE** | IoT 设备/产品/物模型/规则引擎后端（JDK 21） |
| **VIDEO** | 视频与算法任务 Python 服务（含抽帧器、排序器、推流等） |
| **AI** | 训练、推理、模型服务（YOLO/LLM/OCR/语音等） |
| **TASK** | C++ 高性能边缘推理模块 |

## 🏗️ 架构与数据流

![EasyAIoT Edge 架构图](.image/iframe2.jpg)  

数据流转简要流程：
1. 摄像头通过 ONVIF/GB28181 接入 VIDEO 模块
2. VIDEO 根据算法任务配置，抽取视频帧并分发至 AI 模块或 TASK 模块
3. AI/TASK 执行推理，将结果返回 VIDEO
4. VIDEO 根据布防规则触发告警，写入 DEVICE 模块的规则引擎
5. DEVICE 通过通知渠道发送告警，同时触发录像存储
6. WEB 前端统一展示设备状态、告警事件、录像回放

## 🖥️ 本土化与硬件支持

| 类别 | 支持情况 |
|------|----------|
| **内存规格** | 约 4GB 起（可按需调优；建议作为默认参考配置） |
| **边缘芯片** | 瑞芯微 RK3588 等 ARM 架构（需按 NPU/CPU 推理栈替换镜像） |
| **服务器 CPU** | 海光 x86、Intel/AMD 等 |
| **操作系统** | 麒麟、统信 UOS、方德等国产化 Linux，以及主流 Linux 发行版 |

## 🚀 快速部署（边缘一体机）

### 1. 启动基础中间件

```bash
cd .scripts/docker
# 按 Readme.md 准备数据目录
docker-compose up -d
```

> 如遇 PostgreSQL 权限问题，目录内提供修复脚本。

### 2. 启动业务服务

```bash
# VIDEO 模块（默认 host 网络 + NVIDIA runtime）
cd VIDEO
cp .env.docker .env   # 按需修改
docker-compose up -d

# AI 模块
cd ../AI
docker-compose up -d

# DEVICE + WEB（详见各自目录下的 docker-compose.yml）
cd ../DEVICE
docker-compose up -d
cd ../WEB
docker-compose up -d
```

### 3. 前后端联调

修改 `WEB/.env.production`，将 `VITE_API_BASE_URL` 指向边缘机实际 IP。

> **安全建议**：生产环境务必修改默认密码、Secret、Redis/Kafka 等敏感配置，并规划磁盘空间（录像、抓拍、模型数据集）。  
> **4GB 内存场景**：建议先以最小服务集启动（仅 VIDEO + 核心推理），观察内存后再开启 Kafka、TDengine 等可选组件。

## ☁️ 跨平台部署优势

EasyAIoT Edge 支持 Linux / Mac / Windows 三大平台部署（推荐 Linux 生产环境）：

<div style="display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(280px, 1fr)); gap: 20px; margin: 20px 0;">
  <div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 10px; color: white;">
    <h4>🐧 Linux</h4>
    <ul style="font-size: 14px;"><li>生产环境首选，资源占用低</li><li>Docker 一键启动</li><li>完美适配 ARM/x86 边缘设备</li></ul>
  </div>
  <div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%); border-radius: 10px; color: white;">
    <h4>🍎 Mac</h4>
    <ul style="font-size: 14px;"><li>开发测试便捷</li><li>支持本地调试</li><li>提供 Homebrew 脚本</li></ul>
  </div>
  <div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #4facfe 0%, #00f2fe 100%); border-radius: 10px; color: white;">
    <h4>🪟 Windows</h4>
    <ul style="font-size: 14px;"><li>Windows Server 友好</li><li>PowerShell 自动化</li><li>降低学习成本</li></ul>
  </div>
</div>

## 🎯 适用场景

- 🏭 **园区/工厂安防与产线视觉质检一体机**
- 📶 **弱网或专网环境下的本地化告警与录像留存**
- 🔄 **边缘侧模型闭环**：采集 → 标注 → 训练 → 下发推理
- ☁️ **与云端 EasyAIoT 协同**：策略、模型、告警双向同步

<img src=".image/适用场景.png" alt="适用场景" style="max-width:100%;">

## 📸 界面预览

<div>
  <img src=".image/banner/banner1000.png" width="49%">
  <img src=".image/banner/banner1001.png" width="49%">
</div>
<div>
  <img src=".image/banner/banner1002.png" width="49%">
  <img src=".image/banner/banner1003.png" width="49%">
</div>

## 📞 联系方式（添加微信后，需关注公众号，拉入技术交流群）

<div>
  <img src=".image/联系方式.jpg" alt="联系方式" width="30%" style="margin-right: 50px;">
</div>

## 👥 公众号

<div>
  <img src=".image/公众号.jpg" alt="公众号" width="30%">
</div>

## 🪐 知识星球：

<p>
  <img src=".image/知识星球.jpg" alt="知识星球" width="30%">
</p>

## 💰 打赏赞助

<div>
    <img src=".image/微信支付.jpg" alt="微信支付" width="30%" height="30%">
    <img src=".image/支付宝支付.jpg" alt="支付宝支付" width="30%" height="10%">
</div>

## 🤝 贡献指南

<p style="font-size: 15px; line-height: 1.8; color: #333; margin: 15px 0;">
我们欢迎所有形式的贡献！无论您是代码开发者、文档编写者，还是问题反馈者，您的贡献都将帮助 EasyAIoT 变得更好。以下是几种主要的贡献方式：
</p>

<div style="display: grid; grid-template-columns: repeat(auto-fit, minmax(300px, 1fr)); gap: 20px; margin: 20px 0;">

<div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #667eea 0%, #764ba2 100%); border-radius: 10px; color: white; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);">
<h4 style="margin-top: 0; color: white; font-size: 18px;">💻 代码贡献</h4>
<ul style="font-size: 14px; line-height: 1.8; margin: 10px 0; padding-left: 20px;">
  <li>Fork 项目到您的 GitHub/Gitee 账号</li>
  <li>创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)</li>
  <li>提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')</li>
  <li>推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)</li>
  <li>提交 Pull Request</li>
</ul>
</div>

<div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #f093fb 0%, #f5576c 100%); border-radius: 10px; color: white; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);">
<h4 style="margin-top: 0; color: white; font-size: 18px;">📚 文档贡献</h4>
<ul style="font-size: 14px; line-height: 1.8; margin: 10px 0; padding-left: 20px;">
  <li>完善现有文档内容</li>
  <li>补充使用示例和最佳实践</li>
  <li>提供多语言翻译</li>
  <li>修正文档错误</li>
</ul>
</div>

<div style="padding: 20px; background: linear-gradient(135deg, #4facfe 0%, #00f2fe 100%); border-radius: 10px; color: white; box-shadow: 0 4px 6px rgba(0,0,0,0.1);">
<h4 style="margin-top: 0; color: white; font-size: 18px;">🌟 其他贡献方式</h4>
<ul style="font-size: 14px; line-height: 1.8; margin: 10px 0; padding-left: 20px;">
  <li>报告并修复 Bug</li>
  <li>提出功能改进建议</li>
  <li>参与社区讨论，帮助其他开发者</li>
  <li>分享使用经验和案例</li>
</ul>
</div>

</div>

## 💡 期望

<p style="font-size: 15px; line-height: 1.8; color: #333; margin: 15px 0;">
欢迎提出更好的意见，帮助完善 easyaiot-edge
</p>

## 📄 版权

<p style="font-size: 15px; line-height: 1.8; color: #333; margin: 15px 0;">
翱翔的雄库鲁/easyaiot-edge 采用 <a href="https://gitee.com/soaring-xiongkulu/easyaiot-edge/blob/main/LICENSE" style="color: #3498db; text-decoration: none; font-weight: 600;">MIT LICENSE</a> 开源协议。我们致力于推动 AI 技术的普及与发展，让更多人能够自由使用和受益于这项技术。
</p>

<p style="font-size: 15px; line-height: 1.8; color: #333; margin: 15px 0;">
<strong>使用许可</strong>：个人与企业可 100% 免费使用，无需保留作者、Copyright 信息。我们相信技术的价值在于被广泛使用和持续创新，而非被版权束缚。希望您能够自由地使用、修改、分发本项目，让 AI 技术真正惠及每一个人。
</p>