# easyaiot-edge
**Repository Path**: volara/easyaiot-edge
## Basic Information
- **Project Name**: easyaiot-edge
- **Description**: EasyAIoT Edge 是一套完全开源的异构边缘算力平台,在同一套操作习惯、数据链路和运维体系下,同时支持华为昇腾、NVIDIA Jetson、瑞芯微 RK3588、算能 BM1688 以及海光/Intel/AMD x86等异构边缘算力。平台覆盖摄像头接入、算法任务编排、推理、告警、录像、IoT 采集与规则引擎的全链路,采用 MIT 协议,无厂商锁定风险。
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: MIT
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No
## Statistics
- **Stars**: 30
- **Forks**: 18
- **Created**: 2026-08-24
- **Last Updated**: 2026-09-14
## Categories & Tags
**Categories**: ai
**Tags**: None
## README
# EasyAIoT Edge(异构边缘算力平台)
[](https://gitee.com/soaring-xiongkulu/easyaiot-edge/stargazers)
[](https://gitee.com/soaring-xiongkulu/easyaiot-edge/members)
### 一个平台,覆盖主流边缘算力-不换业务,只换芯片
EasyAIoT Edge 是一套完全开源的异构边缘算力平台,在同一套操作习惯、数据链路和运维体系下,同时支持华为昇腾、NVIDIA Jetson、瑞芯微 RK3588、算能 BM1688 以及海光/Intel/AMD x86等异构边缘算力。平台覆盖摄像头接入、算法任务编排、推理、告警、录像的全链路,采用 MIT 协议,无厂商锁定风险。
## ⚡ 快速开始
别眨眼——部署这件事,本来就应该像呼吸一样自然:
```bash
./install.sh install
```
对,就这一行。倒杯咖啡回来,摄像头接入、AI 分析、管理台已经全部就绪,连健康检查都替你做完了。
然后打开 `https://<本机IP>:8888`,用 `admin / admin123` 登录——没有租户、没有验证码,输完账号密码直接进——边缘盒子就是你的主场。
> 日常管理也一句话的事:`./install.sh status|logs|stop|start|restart|verify|clean`,比叫醒家里的智能音箱还简单。
## 💎 为什么值得关注
| 你关心的 | 说明 |
|----------|---------------------------------------------------------------------------------|
| **少重复建设** | 同时支持昇腾、工控 Jetson、性价比 RK3588、大算力 BM1688 或机房 x86;业务逻辑和界面统一,不必为每种板子各做一套后台与运维手册。 |
| **省学习与对接成本** | 运维和集成只熟悉一套模块(WEB / VIDEO / RUNTIME)和一套端口拓扑;换机器主要是换推理镜像与参数,而不是从零再造系统。 |
| **边缘能自己闭环** | 弱网、专网也能本地告警与录像;约 4GB 内存可跑通核心链路,适合盒子、一体机、小服务器。 |
| **合规与商业友好** | MIT 协议,个人与企业均可自由使用、二次开发,无厂商锁定焦虑。 |
## 🎯 为什么要做「一块平台、多块芯片」
边缘落地最大的痛点往往不是「没有模型」,而是**换一块板子就要换一套系统**:国产化要昇腾和海光 x86,产线常见 Jetson,低成本方案用 RK3588,重推理盒子常见 BM1688——每家 SDK、容器和推理入口都不一样,同一套安防或质检业务被迫维护多条技术线,人力和时间都耗在重复对接上。
**EasyAIoT Edge** 用固定的 **WEB / VIDEO / RUNTIME** 三模块和 **固定端口 + 环境变量 + host 网络**,把「日常用的平台」和「跟芯片绑定的推理部分」分开:**界面、告警、录像这一套不变**;换昇腾、Jetson、RK、BM1688 或 x86,主要是换推理镜像、编排参数和 RUNTIME(C++)的构建目标,对齐 CANN、CUDA/TensorRT、RK NPU、TPU 与 x86 CPU/GPU 等常见路线,从而**用一套开源平台**串起信创、工控、ARM 盒子和 x86 服务器。
## 🧩 支持的芯片与典型用法
| 芯片 / 平台 | 典型硬件 / 场景 | 在本平台里做什么 |
|----------|-----------------|------------------|
| **华为昇腾** | Atlas 边缘推理卡、昇腾 NPU 一体机等 | 信创与国产化推理栈;与 VIDEO / 告警 / 录像同一套业务闭环 |
| **NVIDIA Jetson** | Orin / Xavier / Nano 等 | 工业视觉、低时延 CUDA 生态;支持容器化 GPU / NVIDIA 工具链对接 |
| **瑞芯微 RK3588** | ARM 边缘一体机、NVR 形态 | 高能效 ARM + NPU;适合多路视频与轻量推理组合 |
| **算能 BM1688** | Sophon 边缘计算盒、1688 系 SoC | 大算力 INT8/TPU 路线;适合重推理或模型服务集群 |
| **x86(海光 / Intel / AMD)** | 机架式边缘服务器、工控机 | 通用 CPU 与可选独立 GPU;适合集中多路、规则引擎与存储 |
> 各芯片具体镜像、驱动版本与推理后端以 [.doc/部署文档/边缘平台部署文档_zh.md](.doc/部署文档/边缘平台部署文档_zh.md) 为准;**ARM(含 RK3588)等需按设备能力选择或构建对应推理栈镜像**,与平台模块解耦部署。
## 📍 项目定位
**EasyAIoT Edge** 是 EasyAIoT 主项目面向边缘场景的**独立子项目**,在「一套软件可对接多种主流芯片」的前提下,为资源受限、网络不稳的现场(园区、工厂、机房、ARM/x86 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**: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,可与云端 EasyAIoT **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 **Python + C++** 双语言混编架构,发挥各自优势:
- **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(RUNTIME),低延迟、省内存;同一套调度逻辑下,可按不同芯片做推理加速
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;**换芯不换业务**——管理端与 VIDEO 协议层保持稳定,推理层按芯片切换。
## 🔗 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 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-video20` |
| **算力** | **昇腾 / Jetson / RK3588 / BM1688 / x86** 等:RUNTIME(C++)按目标芯片编排;可参考 NVIDIA Container Toolkit 等官方容器方案 |
| **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 由三个核心模块组成,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 |
| **VIDEO** | 视频与算法任务 Python 服务:设备接入(ONVIF/GB28181)、SRS 推流转发、算法任务生命周期管理、告警与录像 |
| **RUNTIME** | C++ 高性能边缘推理运行时:拉流 → 解码 → AI 推理;通过 MQTT 推送告警、HTTP 心跳回传 VIDEO;支持 realtime / snap / patrol 任务类型 |
## 🏗️ 架构与数据流

数据流转简要流程:
1. 摄像头通过 ONVIF/GB28181 接入 VIDEO 模块
2. VIDEO 通过 SRS 转发原画流供实时预览;根据算法任务配置,生成任务配置并拉起 RUNTIME 二进制
3. RUNTIME 拉流、解码并执行 AI 推理,通过 MQTT 推送告警、HTTP 心跳回传 VIDEO
4. VIDEO 根据布防规则触发告警,事件落库,同时触发录像存储
5. WEB 前端统一展示设备状态、告警事件、录像回放
## 🖥️ 本土化与操作系统
| 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) |
| **操作系统** | 麒麟、统信 UOS、方德等国产化 Linux,以及主流 Linux 发行版 |
## 📚 部署文档
- [边缘平台部署文档](.doc/部署文档/边缘平台部署文档_zh.md)
## ⚙️ 项目地址
- Gitee: https://gitee.com/volara/easyaiot-edge
- Github: https://github.com/soaring-xiongkulu/easyaiot-edge
## ☁️ 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):
🐧 Linux
- 生产环境首选,资源占用低
- Docker 一键启动
- 完美适配 ARM/x86 与多类 NPU/GPU 边缘形态
🍎 Mac
- 开发测试便捷
- 支持本地调试
- 提供 Homebrew 脚本
🪟 Windows
- Windows Server 友好
- PowerShell 自动化
- 降低学习成本
## 🎯 适用场景
- 🏭 **园区/工厂安防与产线视觉质检一体机**(Jetson / x86 / 国产化混合环境)
- 📶 **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
- 🇨🇳 **信创与多种芯片同一机房**:昇腾 + 海光 x86 等与视频、IoT 统一纳管
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## 💡 期望
欢迎提出更好的意见,帮助完善 easyaiot-edge;也欢迎补充各芯片下的最佳实践与镜像说明,让「一套平台、多块芯片」真正落到每一条产线。
## 📄 版权
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