设备数据采集、视频接入与AI智能分析平台产品系统

项目面向设备联网、视频接入和AI智能分析场景，解决现场设备数据分散、人工巡检效率低、视频监控只能查看不能分析、异常事件发现不及时、平台联动能力不足等问题。
系统可接入传感器、电表、PLC、控制器等现场设备，也可接入摄像头视频流或抓拍图片，通过数据采集、视频解码、AI模型推理、规则判断和事件告警，实现设备状态监测、区域入侵识别、目标检测、危险行为识别、异常事件留存和远程运维管理。
该类系统适用于工厂、园区、水务环保、仓储物流、安防监控、设备厂家配套系统和中小型AIoT项目。

系统主要包括设备数据采集、视频流接入、图片上传分析、AI模型推理、实时数据展示、历史数据保存、事件告警、ROI区域配置、模型参数配置、MQTT/HTTP接口上报、日志查看、服务状态监控、配置管理和远程运维等功能。
设备侧支持通过Modbus、串口、MQTT或HTTP接口采集现场数据；视频侧支持接入摄像头视频流、抓拍图片或本地图片文件，并调用AI模型进行目标检测和规则分析。系统可根据检测结果生成事件记录，支持查看检测框、置信度、命中区域、告警类型和处理状态。
平台侧可将设备数据、AI识别结果和告警事件上报到业务系统，也可为现场人员提供本地Web页面，用于配置、查看、排查和运维。

项目后端主要采用Python实现设备数据采集、视频图片处理、AI模型调用、接口服务、数据缓存、历史存储和异常处理逻辑；前端采用Web页面展示实时数据、视频/图片分析结果、事件列表、配置参数、日志信息和服务状态；系统部署在Linux环境下，可结合Docker、systemd、MQTT Broker、Node-RED等组件完成本地化部署和运维管理。

在设备接入方面，系统可根据项目需要对接Modbus RTU/TCP、串口设备、MQTT数据源或HTTP接口；在视频AI方面，可接入摄像头视频流或图片数据，结合OpenCV、YOLO等模型进行目标检测、区域判断和事件生成；在平台对接方面，可通过MQTT或HTTP接口上报设备数据、识别结果和告警事件。
本人主要负责需求梳理、系统功能设计、后端采集服务开发、AI推理流程设计、视频/图片分析接口、Web页面配置、Linux部署、日志排查、测试验证和交付文档整理。开发过程中结合AI工具辅助代码生成、问题排查、测试用例整理和技术文档编写，提高了项目交付效率。