FastAPI
@lovepythoncn
基于 **FastAPI** 的智能视频识别系统，集成 **Ollama 大模型**，支持实时 RTSP 视频流处理与 AI 内容识别。现代化网页界面，多终端访问，为视频监控与内容分析提供高效解决方案。
🚀 实时视频理解 AI 项目 vision_describe 基于 FastAPI + Ollama + Qwen2.5-VL，能实时读取 RTSP 摄像头画面，并用 AI 自动生成文字描述。无需云端，完全本地运行。 📦 开源地址： github.com/zhangleino1/vi…
为了确保稳定的实时性能，系统在推理层引入了 帧队列缓存机制。 当视频帧流速超过模型处理速度时，多余帧会自动进入异步队列，并根据时间戳动态丢弃过期帧。 这种设计有效防止了延迟累积，使 AI 识别结果始终保持与视频流同步。
系统还利用 Pydantic v2 的动态模型验证机制，在视频帧与识别结果之间建立强类型约束。 这意味着每一帧的输入与输出数据结构都被自动检查与转换，避免了传统 Python 项目中常见的类型不一致与异常崩溃问题。 高效、稳定、可维护——这是 FastAPI 架构设计的真正价值。
系统的异步架构基于 Starlette + Uvicorn，使每个请求都能在事件循环中独立执行。 这种非阻塞式 I/O 模型大幅提升吞吐量与响应速度，特别适合实时视频分析等高并发场景。
系统采用 WebSocket 实现前后端的实时通信。 当视频帧被模型分析完成后，识别结果会通过事件流即时推送到浏览器端，无需刷新页面即可动态更新，实现毫秒级响应的视觉交互体验。
系统采用 OpenCV 对视频帧进行预处理，包括帧提取、降噪与色彩空间转换。 随后通过异步任务队列传入模型推理管线，实现连续帧的高效分析，保证实时性与模型性能的平衡。
Ollama 模型在系统中作为视觉语言核心，通过本地加载 Qwen2.5-VL，实现图像到文字的多模态推理。 视频帧被抽取后编码为像素向量，经模型分析场景语义与物体关系，再以自然语言生成描述，实现端到端视觉理解。
FastAPI 的底层逻辑基于 ASGI (Asynchronous Server Gateway Interface)，可同时处理数千并发请求。 它利用 依赖注入系统 自动解析请求上下文、参数与验证模型，结合 类型提示推导路由签名，让代码既具声明性又接近编译级性能。
界面介绍： 系统提供简洁直观的网页界面，左侧显示实时视频流，右侧呈现 AI 识别结果。 支持多终端访问，布局清晰，交互流畅，方便开发与演示使用。
部署方式： 可使用以下两种方式运行： 命令行启动： uvicorn main:app --reload 容器部署： docker build -t vision-describe . 灵活选择，轻松集成到任意环境。
性能优化： 可根据硬件性能调整参数： frame_skip 控制帧率间隔 recognition_frequency 控制识别频率 同时支持 GPU 加速，实现更快的推理与更稳定的实时识别。
识别效果： 系统会实时分析视频画面，并在右侧生成详细描述，包括场景布局、物体类别、位置关系与动作识别等信息，呈现出智能化的视觉理解能力。
摄像头配置： 在 main. py 中设置 RTSP 地址： rtsp_url = "rtsp://用户名:密码@ ip:端口/路径" 保存后运行项目，打开浏览器访问 http://localhost:8000，即可查看实时识别效果。
快速启动： 克隆仓库：git clone 创建虚拟环境并安装依赖： python -m venv venv && pip install -r requirements.txt 启动 Ollama 并加载模型： ollama serve && ollama pull qwen2.5vl:7b 运行项目：python main. py
技术核心： 后端使用 FastAPI 提供服务， 通过 Ollama 调用 Qwen2.5-VL 模型实现图像理解， 前端使用 JavaScript + Markdown 渲染识别结果，实时显示 AI 描述。
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