AI 视频分析盒子：API 对接与集成指南

AI视频分析盒子普遍支持二次开发与API对接，核心是通过标准API、SDK、Webhook、自定义算法部署四大路径，实现与业务系统、摄像头、平台的灵活集成。

一、二次开发核心能力

1. 开放接口体系（主流）

RESTful API：最通用，JSON交互，覆盖设备管理、AI推理、告警、数据查询。

Webhook/事件推送：盒子主动推送告警、识别结果到你的业务系统。

SDK/开发包：C/C++、Python、Java等，用于深度嵌入与本地控制。

MQTT/GB28181/ONVIF：物联网与视频监控标准协议接入。

2. 自定义与扩展能力

算法自定义：支持导入ONNX、TensorFlow、PyTorch、Caffe等模型，本地推理。

业务逻辑定制：开放事件触发、联动规则、告警策略配置。

硬件联动：GPIO、RS485、继电器等，对接门禁、声光、PLC。

系统开放：多为Linux（Ubuntu/OpenEuler），支持容器、服务部署。

二、API对接核心模块（典型）

1. 设备接入API

统一接入：RTSP/RTMP、ONVIF、GB28181、海康/大华等设备。

接口示例：

POST /api/v1/device/add

{

  "deviceType": "gb28181",

  "deviceId": "34020000001320000001",

  "name": "园区大门",

  "url": "rtsp://..."

}

2. AI推理与算法API

调用内置/自定义模型：人脸、车牌、行为、烟火、安全帽等。

接口示例：

import requests

url = "http://aibox-ip:8080/api/v1/ai/inference"

data = {"device_id": "dev-001", "model_id": "face-recog-v1", "roi": [x1,y1,x2,y2]}

res = requests.post(url, json=data)

3. 告警与事件API

主动推送（Webhook）：配置URL接收告警JSON。

示例配置：

{

  "url": "https://your-system.com/alarm",

  "method": "POST",

  "headers": {"Authorization": "Bearer token"},

  "events": ["intrusion", "no-helmet", "smoke"]

}

4. 数据与配置API

查询识别记录、抓拍图片、统计报表。

配置算法参数、布防/撤防、录像计划。

三、二次开发典型场景

智慧园区/工厂：对接MES/EHS，实现安全帽、工服、烟火、区域入侵实时预警。

智慧工地：API对接平台，统计人员、车辆、未戴帽、明火等。

明厨亮灶：对接食安平台，厨师帽、口罩、抽烟、老鼠检测。

安防集成：接入现有VMS/监控平台，扩展AI能力。

零售/商超：人流统计、客流热力、区域停留分析。

四、对接开发流程（通用）

1. 获取开发资料：API文档、SDK、Demo、账号权限。

2. 设备接入：通过API/Web添加摄像头，获取流地址。

3. 算法配置：启用/加载模型，设置ROI、灵敏度、告警规则。

4. 事件订阅：配置Webhook或长连接，接收实时结果。

5. 业务集成：将告警/数据接入你的系统，做展示、存储、联动。

6. 调试与优化：调整参数、降低误报、优化性能。

五、选型与开发要点

优先选：RESTful+Webhook+自定义模型导入+Linux开放系统。

注意：算力、路数、算法并行数、模型兼容性、时延要求。

开发成本：API/Webhook最快（天级）；SDK/自定义算法需周级以上。