
Threadmark
Transformă grupurile aglomerate de WhatsApp și Gmailul într-o listă scurtă cu ce te privește: plăți, întâlniri și termene.
Camerele din casa ta, cu fețele cunoscute recunoscute pe propriul server și o cronologie liniștită a celor care au trecut pe la tine.
Home Monitor se găzduiește singur: fiecare persoană rulează propria copie privată.
Home Monitor este o privire găzduită de tine asupra camerelor din casă. Un colector mic, aflat lângă camere, preia instantaneele acestora și trimite cadre atunci când ceva se mișcă. Propriul tău server caută apoi persoane și fețe și arată rezultatele într-o aplicație web care se poate instala, cu o cronologie a zilei.
Înregistrarea video continuă rămâne pe cardurile SD ale camerelor; serverul păstrează doar instantanee selectate. Recunoașterea persoanelor și a fețelor rulează pe procesorul serverului, așa că niciun serviciu extern nu primește imaginile tale.
Recunoașterea este o estimare. Home Monitor potrivește fețele cu prudență și lasă neidentificate fețele neclare, dar nu verifică dacă o față este reală, nu garantează o identificare și nu urmărește o persoană de la o cameră la alta. Înregistrează doar persoane care sunt de acord și verifică singur potrivirile neașteptate.
Scenele, persoanele și evenimentele din aceste capturi sunt generate de demo-ul aplicației; nu se folosește nicio imagine reală de la camere.
Home Monitor are două părți. Colectorul are nevoie doar de Python și Pillow. Serverul rulează Python 3.12 cu FastAPI și SQLite și folosește OpenCV și ONNX Runtime cu trei modele mici: YOLOX-Nano găsește persoane, YuNet găsește fețe, iar SFace le compară. Este gândit pentru procesoare ARM64 fără placă grafică. Tu și colectorul ajungeți la server în mod privat prin Tailscale; accesul public opțional trece prin Cloudflare Tunnel și un listener Caddy securizat. Proiectul este open source sub licența GPL-3.0-or-later.