Shinobi:6000+摄像头支持的终极开源视频监控解决方案
Shinobi是一款强大的开源视频管理系统,专为现代化监控需求设计。作为专业的视频监控平台,它能够轻松管理超过6000种不同类型的IP和USB摄像头,为个人用户和企业提供完整的视频安防解决方案。
🎯 为什么选择Shinobi?
完全免费开源 - 无需支付任何许可费用,所有功能免费使用 广泛兼容性 - 支持市面上绝大多数主流摄像头品牌和型号 易于部署 - 提供多种安装方式,从一键脚本到容器化部署 专业级功能 - 媲美商业监控软件的核心功能
📸 核心功能亮点
多摄像头集中管理
通过直观的Web界面,您可以同时管理数十甚至上百个监控点。每个摄像头都可以独立配置参数,包括分辨率、帧率、编码方式等。
实时视频流传输
Shinobi采用先进的WebSocket技术,确保视频流的实时传输和低延迟播放。无论您身在何处,只需通过浏览器就能查看实时监控画面。
智能移动检测
内置多种运动检测算法,可以精确识别画面中的异常活动。当检测到可疑行为时,系统会自动发送警报通知,帮助您及时应对安全威胁。
灵活的视频录制
支持手动和自动录制模式,可以根据时间计划或事件触发进行录像。录制的视频文件支持多种格式,包括MP4、HLS等。
🚀 快速安装指南
环境要求
- Node.js运行环境
- 支持MySQL、PostgreSQL或SQLite数据库
- 足够的存储空间用于视频存档
安装步骤
- 克隆项目仓库:
git clone https://gitcode.com/gh_mirrors/shi/Shinobi - 根据您的操作系统选择安装脚本
- 配置摄像头连接参数
- 启动服务并访问Web界面
💡 实际应用场景
家庭安防保护
部署在住宅环境中,监控门窗、庭院等重要区域,有效防止入室盗窃。
商业场所监控
适用于商店、办公室、仓库等场所,实时监控人员流动和财产安全。
远程农场管理
帮助农场主远程观察动物行为,监控农作物生长情况。
🔧 高级特性配置
插件系统支持
Shinobi提供了丰富的插件生态,包括:
- OpenCV插件 - 高级图像分析和对象识别
- OpenALPR插件 - 车牌识别和追踪
- Microsoft Vision插件 - 云AI分析集成
API接口集成
通过RESTful API,您可以轻松将Shinobi集成到现有的智能家居系统或企业安防平台中。
📊 系统性能优化
资源管理
Shinobi能够智能分配系统资源,确保在多摄像头同时运行时依然保持流畅性能。
存储管理
支持自动清理旧视频文件,防止存储空间耗尽。您可以设置保留策略,自动删除超过指定天数的录像。
🛡️ 安全与权限控制
系统提供完善的用户权限管理,支持多级账户体系。管理员可以精确控制每个用户的操作权限,确保系统安全。
🌍 多语言国际化
Shinobi支持包括中文在内的多种语言界面,确保全球用户都能获得最佳使用体验。您可以在语言配置文件中查看完整的中文翻译。
🎨 个性化定制
主题系统
通过修改CSS样式文件,您可以自定义界面外观,打造符合企业品牌形象的监控平台。
🔄 持续更新维护
作为活跃的开源项目,Shinobi持续获得功能更新和安全补丁。开发团队定期发布新版本,确保系统始终处于最佳状态。
💼 企业级部署建议
对于企业用户,建议采用以下部署方案:
- 使用专用服务器确保性能稳定
- 配置RAID存储方案保障数据安全
- 设置定期备份防止意外数据丢失
🎉 开始使用Shinobi
无论您是个人用户还是企业客户,Shinobi都能为您提供专业级的视频监控解决方案。立即开始部署,体验开源技术带来的便利与强大!
无论您是需要简单的家庭监控,还是复杂的企业级安防系统,Shinobi都能完美满足您的需求。开源的力量让专业视频监控变得更加触手可及。
GLM-5智谱 AI 正式发布 GLM-5,旨在应对复杂系统工程和长时域智能体任务。Jinja00
GLM-5-w4a8GLM-5-w4a8基于混合专家架构,专为复杂系统工程与长周期智能体任务设计。支持单/多节点部署,适配Atlas 800T A3,采用w4a8量化技术,结合vLLM推理优化,高效平衡性能与精度,助力智能应用开发Jinja00
请把这个活动推给顶尖程序员😎本次活动专为懂行的顶尖程序员量身打造,聚焦AtomGit首发开源模型的实际应用与深度测评,拒绝大众化浅层体验,邀请具备扎实技术功底、开源经验或模型测评能力的顶尖开发者,深度参与模型体验、性能测评,通过发布技术帖子、提交测评报告、上传实践项目成果等形式,挖掘模型核心价值,共建AtomGit开源模型生态,彰显顶尖程序员的技术洞察力与实践能力。00
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
MiniMax-M2.5MiniMax-M2.5开源模型,经数十万复杂环境强化训练,在代码生成、工具调用、办公自动化等经济价值任务中表现卓越。SWE-Bench Verified得分80.2%,Multi-SWE-Bench达51.3%,BrowseComp获76.3%。推理速度比M2.1快37%,与Claude Opus 4.6相当,每小时仅需0.3-1美元,成本仅为同类模型1/10-1/20,为智能应用开发提供高效经济选择。【此简介由AI生成】Python00
Qwen3.5Qwen3.5 昇腾 vLLM 部署教程。Qwen3.5 是 Qwen 系列最新的旗舰多模态模型,采用 MoE(混合专家)架构,在保持强大模型能力的同时显著降低了推理成本。00- RRing-2.5-1TRing-2.5-1T:全球首个基于混合线性注意力架构的开源万亿参数思考模型。Python00

