Сегодня мы наблюдаем интересный тренд: всё больше open-source-проектов делают то, что ещё несколько лет назад казалось прерогативой дорогих решений от крупных вендоров. Один из свежих примеров — Clearcam, инструмент, который позволяет добавить распознавание объектов и трекинг на любую RTSP-камеру или даже на старый iPhone.
Как это работает
По сути Clearcam — это локальный NVR (network video recorder) + inference-движок:
🔧 можно поставить через Homebrew (brew tap roryclear/tap; brew install clearcam) или собрать из исходников на Python;
📺 веб-интерфейс доступен на localhost:8080;
🧠 в основе — модели YOLOv8 (размеры от s до x), а для ускорения поддерживается режим BEAM=2;
📱 доступно приложение для iOS (в App Store), Android-клиент есть, но пока без регистрации.
На уровне зависимостей проект выглядит минималистично: ffmpeg, tinygrad, numpy, opencv, scipy и пара утилит для оптимизации матриц. Особенно интересно, что разработчик пошёл в сторону tinygrad — компактного ML-фреймворка, альтернативы TensorFlow/PyTorch. Это показывает, что тяжёлые фреймворки не всегда нужны для практических задач компьютерного зрения.
Почему это важно
🤖 Демократизация AI-наблюдения — раньше умные камеры стоили десятки тысяч рублей, теперь достаточно старого iPhone или бюджетной IP-камеры.
🔒 Безопасность данных — в премиум-версии поддерживается сквозное шифрование, что решает классическую проблему «облако всё видит».
🛠️ Гибкость для энтузиастов — self-hosted сценарии позволяют настроить систему под конкретные нужды: от дачи до офиса.
Личное мнение
Я считаю Clearcam интересным шагом в сторону «умного дома без облака». В условиях, когда крупные компании стремятся завязать пользователей на подписки, наличие open-source-альтернативы с понятной архитектурой выглядит как глоток свежего воздуха.
Да, проект пока сырой: нет нормальной поддержки Android, нет масштабируемой архитектуры для десятков камер. Но как отправная точка для энтузиастов и малых бизнесов — это реальный инструмент, а не просто демо.
Если бы я интегрировал Clearcam в реальную систему, я бы сделал:
🛰️ интеграцию с MQTT для умного дома (например, отправка событий в Home Assistant);
📦 контейнеризацию через Docker для простого деплоя;
⚡ возможность записи метаданных (детектированные объекты, координаты) в TimescaleDB или ClickHouse для дальнейшей аналитики.
В итоге, Clearcam — это не просто «камера с нейросетью», а пример того, как open-source может шаг за шагом подрывать монополию дорогих проприетарных систем безопасности.
🔗 Источники:
- GitHub проекта: https://github.com/roryclear/clearcam
- Видео-демо: X (Twitter) RoryClear
- App Store: Clearcam