CodeCrafter3-0-2/Satya-CC3H-206-

# Satya-CC3H-206- ## SentryOS - AI 监控指挥中心 ### 描述 SentryOS 是一个先进的、由 AI 驱动的智能监控和应急响应系统。通过利用基于 COCO 类别的 YOLOv8 目标检测技术，它可以持续监控高优先级的光学和热成像摄像头节点，以识别关键异常和威胁。 核心功能： - **犯罪与事故检测**：基于距离范围和目标交互逻辑，识别车辆碰撞、武器威胁（刀具、棒球棍、剪刀）、人身攻击和跌倒人员。 - **自动 FIR 生成器**：一旦确认威胁，系统会立即锁定该实例，记录证据帧，并自动生成执法首次信息报告 (FIR)。 - **紧急调度网络**：原生集成，支持对当地警察、救护车、消防队和妇女援助热线的即时调度逻辑。 - **音频情报（模拟）**：作为基于声音的检测（如玻璃破碎声、枪声、尖叫声）的基础，以佐证视觉异常。 - **暗区模式**：模拟红外/热成像增强功能，以便在可见度低的环境中与传统视频源配合穿透监视。 ### 安装指南 **1. 前置条件** - Python 3.9+ - 用于流媒体摄取的有效网络摄像头/视频源输入。 **2. 安装** 步骤 1. 克隆代码库并导航至该目录： ``` git clone https://github.com/CodeCrafter3-0-2/Satya-CC3H-206-.git cd Satya-CC3H-206- ``` 步骤 2. 安装必要的 pip 包： ``` pip3 install fastapi uvicorn "numpy<2" "opencv-python<4.9" "opencv-python-headless<4.9" ultralytics ``` 步骤 3. 准备 AI 模型目录： ``` python3 -c "import os; from ultralytics import YOLO; os.makedirs('models', exist_ok=True); m = YOLO('yolov8n.pt'); m.save('models/yolov8n.pt')" ``` **3. 执行** 启动本地 SentryOS AI 后端服务器： ``` python3 main.py ``` 系统将启动并可通过以下地址访问：`http://127.0.0.1:8000`。 打开控制面板，导航至 **Live Stream** 窗格，并授权摄像头访问权限，以初始化多节点 YOLOv8 推理！

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