2019-06-27 15:00:17 +00:00
# IoI Interaktion ohne Interaktion
##### (Demo)
2020-10-19 20:01:12 +00:00
Dieses Projekt enthält alle Komponenten eines Systems zu überwachung und Analyse mehrerer Videostreams mit einem Neuronalen Netz und der Steuerung von Geräten auf Basis der Analyse.
2019-06-27 15:00:17 +00:00
### Struktur:
Pfad | Beschreibung
----|---
./FrontEnd/ | Enthält den Front-End Client. Geschrieben in C#.
./client/ | Ein simpler Flask (Python) Endpoint der als Demo Endpoint dient
./server/ | Enthält alle Dateien für Das Backend
./server/cams.json | Entält Informationen über die genutzen Videostreams, kann als Teil der Datenbank verstanden werden
./server/clients.json | Entält Informationen über die möglichen Endpoints, kann als Teil der Datenbank verstanden werden
./server/Dockerfile | Enthält die Deployment Beschreibung. Kann als Prod. Env genutzt werden. Nutzt in diesem Fall aber nur die CPU
./server/model.pb | Enthält das genutzte vortrainierte Neuronale Netz
./server/motion_detector_old.py | Ein erster Prototyp eines rein OpenCV basierten Ansatzes
./server/requirments.txt | Enthält die pip Abhängigkeiten, wird von Dockerfile genutzt
./server/detector.py | Stellt die detection API die vom Server genutzt wird. Hier wird das NN ausgeführt
./server/app.py | Ein Flask Server. Nutzt detector.py um Personen in Videos zu erkennen. Bietet mehrere Routen, mehr hierzu weiter unten.
### Routes
/client/ returns client list as json
/client/< num > /info returns client information as json
/cam/ returns camera list as json
/cam/< num > /stream returns a unedited mjpeg stream
/cam/< num > /processed returns a mjpeg stream with persons highlighted
/info returns camera infromation
### Architektur
2019-07-18 12:46:16 +00:00
2019-08-11 15:20:47 +00:00
Es wurden nur die Komponenten mit einer soliden Umrandung umgesetzt.
