RedisGears/EdgeRealtimeVideoAnalytics

🚀 Phân tích video theo thời gian thực trên bờ (Edge) với RedisEdge

Đếm người, phát hiện vật thể — toàn bộ pipeline chạy trên Redis Edge Stack.

Dự án EdgeRealtimeVideoAnalytics của RedisGears là minh chứng thực tế về cách kết hợp Redis Streams, RedisGears, RedisAI và RedisTimeSeries để xây dựng pipeline phân tích video theo thời gian thực. Mỗi khung hình từ luồng video được đưa vào Redis Stream, kích hoạt một RedisGear xử lý: giảm tần số, chuẩn hóa đầu vào, chạy mô hình nhận dạng đối tượng (YOLOv3 tiny), rồi lưu kết quả đếm người và vị trí vào cả Redis Stream và RedisTimeSeries. Dữ liệu thời gian thực sau đó được trực quan hóa qua Grafana + Prometheus.

✨ Điểm nổi bật

• Pipeline xử lý tự động: khung hình → Redis Stream → RedisGear xử lý → RedisAI dự đoán → lưu kết quả.
• Nhận dạng đối tượng với YOLOv3 tiny: mô hình nhẹ phù hợp triển khai ở biên.
• RedisTimeSeries lưu dữ liệu thời gian thực: hỗ trợ xuất dữ liệu ra Prometheus để visualize trên Grafana.
• Web server render kết quả: hiển thị khung hình gốc kèm bounding box đối tượng được phát hiện.
• Hỗ trợ capture từ webcam hoặc file video: linh hoạt cho môi trường phát triển và demo.
• Triển khai modular: tách rõ các thành phần init, capture, server, gear, top.

💡 Vì sao đáng chú ý

Không phải là một mô hình AI độc lập, mà là một hệ thống pipeline hoàn chỉnh dựa trên Redis Edge Stack. Điểm mạnh là sự kết nối liền mạch giữa các thành phần: từ việc thu thập khung hình, xử lý bằng RedisGears, suy diễn bằng RedisAI, lưu trữ thời gian thực bằng RedisTimeSeries, cho đến trực quan hóa bằng Grafana. Dự án phù hợp để demo hoặc xây dựng ứng dụng IoT/Edge yêu cầu phân tích video nhẹ và thời gian thực.

---

#Redis #RedisEdge #VideoAnalytics #RedisGears #TiniX