🏫 智慧园区视频监控系统

基于服务器本地地图和深度学习的智能园区视频监控 Web 系统

📖 简介

传统园区视频监控系统不存储园区 GIS 地图，也没有精确记录摄像头的地理位置和相对位置关系，不便于监控调取和管理。同时，传统系统还需人工值守监视画面并研判上报事件，限制了易用性、实时性和效率。

本系统通过服务器本地地图、HLS 低延迟直播和YOLOv8 深度学习检测，实现：

🗺️ 园区自定义地图的本地存储、加载和渲染
📹 多摄像头实时直播（HLS 协议，秒级延迟）
📍 基于地理位置的摄像头管理
🤖 AI 实时异常检测与自动报警
⚙️ 报警触发规则自定义
👥 角色权限管理

📸 功能截图

登录页	园区态势

监控大屏	异常报警

地图管理	摄像头管理	报警规则

🚀 快速开始

前置要求

Docker & Docker Compose v2+
2GB+ 可用磁盘空间
网络可访问摄像头 RTSP 流

一键部署

git clone https://github.com/290008282/campus-surveillance-system.git
cd campus-surveillance-system
docker compose up -d --build

访问系统

🌐 管理界面：http://localhost:8088
🔑 默认账号：admin / admin

📖 详细部署说明请参阅 DEPLOY.md

🏗️ 系统架构

技术架构

┌─────────────┐     ┌──────────────────┐     ┌──────────────┐
│   Frontend   │────▶│   Backend (Nest) │────▶│    MySQL     │
│  UmiJS+React │     │   HTTP + WS      │     │    8.0       │
└─────────────┘     └────────┬─────────┘     └──────────────┘
       ▲                     │
       │                     │ WebSocket
       │                     ▼
       │              ┌──────────────┐
       │              │    AI End    │
       │              │ Python+YOLOv8│
       │              └──────┬───────┘
       │                     │ FFmpeg
       │                     ▼
       │              ┌──────────────┐
       └──────────────│  nginx-rtmp  │
         HLS Stream   │ RTMP → HLS   │
                      └──────────────┘

核心流程

AI 端通过 WebSocket 连接后端，获取摄像头列表
为每个摄像头启动 FFmpeg 子进程：RTSP → RTMP 推流
nginx-rtmp 将 RTMP 转为 HLS 切片（.m3u8 + .ts）
前端通过 hls.js 播放 HLS 直播流
同时 YOLOv8 对画面进行实时目标检测，异常时通过 WebSocket 上报报警

组件说明

组件	技术栈	说明
前端	UmiJS + React + Leaflet + hls.js	管理界面、地图渲染、直播播放
后端	NestJS + TypeORM + Socket.IO	REST API、WebSocket、数据库操作
AI 端	Python + YOLOv8 + FFmpeg	目标检测、RTSP→RTMP 推流、报警上报
媒体服务	nginx-rtmp	RTMP 收流、HLS 切片分发
数据库	MySQL 8.0	用户、摄像头、报警事件等数据存储

📡 API 端点

用户认证

方法	路径	说明
POST	`/api/user/login`	用户登录

摄像头

方法	路径	说明
GET	`/api/user/getCameraInfo`	获取摄像头信息
GET	`/api/ai/getOfflineCameraList`	获取离线摄像头列表
GET	`/api/ai/getAllCameraList`	获取所有摄像头列表

AI 端通信

AI 端通过 WebSocket (/ws/ai/socket.io) 与后端实时通信：

摄像头列表同步（每 60 秒）
进程存活检查（每 30 秒）
异常事件实时上报
报警去重（节流 300 秒）

⚙️ 环境变量

AI 端

变量	默认值	说明
`HTTP_SERVER_URL`	`http://front-backend:3000`	后端地址
`RTMP_SERVER_URL`	`rtmp://front-backend:1515/live`	RTMP 推流地址
`ADMIN_USERNAME`	`admin`	管理员用户名
`ADMIN_PASSWORD`	`admin`	管理员密码
`HLS_HOST`	`localhost`	HLS 流地址（跨设备访问需设为实际 IP）

后端

变量	默认值	说明
`MYSQL_HOST`	`mysql`	MySQL 主机
`MYSQL_PORT`	`3306`	MySQL 端口
`MYSQL_DATABASE`	`campus-surveillance-system`	数据库名
`MYSQL_USER`	`root`	数据库用户
`MYSQL_PASSWORD`	`root`	数据库密码
`JWT_SECRET`	`campus-secret-key`	JWT 签名密钥

🔧 已知问题与解决方案

问题	原因	解决方案
HEVC 摄像头解码警告	H.265 编码不完全兼容	FFmpeg 添加 `-err_detect ignore_err` 容错
HLS 流 404	nginx alias 缺尾部斜杠	已修复：`location /hls/ { alias /dev/shm/nginx-live/; }`
/dev/shm 空间不足	默认 64MB 不够 3 路流	docker-compose.yml 添加 `shm_size: '512m'`
FFmpeg 音频不兼容	FLV 不支持 8000Hz MP3	FFmpeg 添加 `-an` 禁用音频
宿主机 80 端口被占	宝塔面板占 80	使用 8088 端口映射

📂 项目结构

campus-surveillance-system/
├── docker-compose.yml          # 服务编排
├── front-backend.Dockerfile    # 前端+后端+RTMP 镜像
├── ai-end.Dockerfile           # AI 检测端镜像
├── init.sql                    # 数据库初始化
├── DEPLOY.md                   # 部署指南
├── backend/
│   ├── nginx.conf              # Nginx + RTMP + HLS 配置
│   ├── server.config.env
│   └── src/
│       ├── controllers/
│       ├── services/           # camera / user / alarm-event
│       └── types/
├── frontend/
│   └── src/                    # UmiJS + React
├── ai-end/
│   ├── main.py                 # FFmpeg 推流 + YOLOv8 检测
│   ├── wsClient.py             # WebSocket 客户端
│   └── requirements.txt
└── docs/                       # 截图和文档

🤝 致谢

本项目 Fork 自 CrazyHer/campus-surveillance-system，基于 MIT 协议开源。

📄 许可证

MIT License