工程指南

本页面向实施与集成工程师,覆盖智慧健身房方案从选型、部署、联调到业务使用与数据对接的完整工程过程。

1. 方案场景

本方案的现场以中型健身房、私教工作室、酒店/公寓健身房为代表——人员 10~20 人同时训练、器械密集、灯光混合自然光。一台 NE503 相机覆盖全场,分析与数据全部在本地完成。

典型安装环境

环境	特点	方案应对
中型健身房(主场景)	器械区 + 自由训练区,层高 2.8~4m	单相机顶装覆盖 10~20 人;2×2 切图兼顾远近场
私教工作室	面积小、目标近、动作幅度大	安装高度取下限,近场姿态由切图覆盖
酒店 / 公寓健身房	使用时段集中,人员流动大	自动建档 + 访客模式;时段客流统计
大型场馆	单相机无法覆盖	分区部署多相机(每区一台),平台侧聚合

安装位置选择

• 高度:推荐 2.5~3.5m 顶装,俯角 15~30°
• 朝向:推荐斜对角顶装,画面斜穿全场,同时覆盖主要器械区 + 入口——入口保证会员进场即识别,器械区保证占用统计
• 镜头定制:标准镜头覆盖不全时(大进深 / 需要更宽视野),NE503 支持定制更大视场角镜头,可联系 CamThink 评估现场适配
• 避让:不要正对强逆光窗户;避免立柱、吊灯遮挡主要器械区
• 夜间:确认现场灯光常亮;NE503 支持红外模式,但人脸识别建议保持可见光照明

安装验证:支架固定前,在相机 Web 界面实时预览中确认:远端会员可辨(骨架能画全)、入口在画面内、无明显遮挡,再锁定支架。

2. 方案组成(BOM)

#	采购项	型号 / 规格	数量	用途
1	NE503 AI 相机	Hailo-15H 20 TOPS・PoE・4K+720p 双码流	每区域 1 台	姿态/人脸/重识别端侧推理
2	NeoMind 平台(部署在客户电脑或 NE503)	Docker 镜像,含 gym-tracker 扩展	1 套	设备接入、姿态/人脸识别、仪表板与训练报告
3	健身房安装包	gym-suite-<版本>.tar.gz(向 CamThink 获取)	1 套	一键安装(含应用镜像、模型、手册)
4	网线	Cat5e 以上	按需	相机 PoE 供电与数据回传

起步配置(单区域 ≤20 人):1 台 NE503(PoE 供电)+ NeoMind 部署在客户电脑或 NE503;场馆扩大时按区域增加相机,扩展配置里添加设备即可(单扩展建议 ≤4 路)。

3. 组网拓扑

通用要求:

• 相机与主机同一局域网,主机无需公网
• 带宽:每相机视频走 720p 子码流(约 2~4Mbps),事件流低于 100KB/s;4 路相机常规局域网即可承载
• 供电:相机采用 PoE,由客户侧网络设备(PoE 交换机或注入器)供电,无需单独布电源线
• 相机自签 HTTPS,边缘侧配置 tls_insecure: true 即可
• 全部数据留在场馆本地;对接业务系统时才按需外发(见 4.6)

4. 方案搭建

按以下顺序:先完成 NE503 相机端部署(上线 → 安全设置 → 画面确认 → 一键安装健身房应用),再安装 NeoMind 平台与健身房扩展,最后四环联调。

4.1 NE503 相机部署健身房应用

4.1.1 相机上线(物理安装后)

接口与连线——网线从机身的 PoE 网口接入,另一端接入客户侧 PoE 交换机或注入器:

上线步骤:

1. 网线一端插入相机 PoE 网口,听到卡扣到位声;另一端接客户侧 PoE 交换机 / 注入器
2. 等约 2 分钟完成启动(蓝色状态灯常亮)
3. 从路由器后台(或 CamThink 发现工具,随 neoruntime 安装包发布)找到相机 IP
4. 浏览器访问 https://<相机IP>(自签证书,点击"继续前往")——出现相机 Web 界面即上线成功

4.1.2 初始安全设置

1. 使用默认账号登录:admin / password
2. 右上角 → 系统设置 → 修改密码,设置强密码并记录(后续扩展配置也要用)
3. 确认系统信息页固件版本 ≥ v1.0.2;低于则先 联系 CamThink 获取固件包,Web 系统升级页上传(约 10 分钟,升级后自动重启)

4.1.3 画面确认

1. Web 首页实时预览:确认取景覆盖器械区 + 入口、无遮挡、夜间光照充足
2. 焦距/俯角需要调整的此时完成(参照第 1 节安装位置指引)

4.1.4 一键安装应用

应用包在哪里:即 BOM 第 3 项的健身房安装包 gym-suite-<版本>.tar.gz——由 CamThink 随订单交付,先拷贝到任一与相机同网段的电脑上(需已装 curl + python3,Mac/Linux/Windows+WSL 均可),然后在该电脑的终端里执行:

**操作步骤:**解压安装包 → 进入目录 → 运行脚本(按提示输入相机 IP 与 4.1.2 设置的新密码):

tar xzf gym-suite-1.0.0.tar.gz && cd gym-suite-1.0.0
./camera-install.sh <相机IP> <4.1.2 设置的新密码>

脚本依次完成:

步骤	内容	耗时
1	登录相机 API	1 秒内
2	检查固件版本	1 秒内
3	上传模型(姿态 S/M 双档 HEF)	~10s
4	上传并安装应用容器镜像	~15s
5	启动应用	~2s
6	健康检查(等待视频流 + 帧率统计)	~40s

成功标志:

✅ Install OK! Producer running: stats: 19.8 fps

脚本幂等——重复执行为覆盖升级,不影响会员数据。

4.1.4a 底层原理:一键脚本做了什么(可选阅读)

camera-install.sh 的每一步都是调用相机原生的 REST API——无需 SSH,无需手动 Docker 命令。理解原理有助于排障或自定义:

步骤	REST API	说明
登录	POST /api/login	获取 Bearer Token
检查固件	GET /api/v1/system/ota/status	确认 ≥ v1.0.2
上传模型	POST /api/v1/files/upload	HEF 文件 → /data/aipc-data/gym-hefs/
上传镜像	POST /api/v1/apps/upload-image	容器 tar → /data/aipc/images/
上传清单	POST /api/v1/apps/upload-manifest	app.yaml → /data/aipc/apps/manifests/
安装应用	POST /api/v1/apps/install-package	镜像导入 containerd + 清单注册
启动应用	POST /api/v1/apps/gym-native/start	创建容器并运行

应用是什么: 一个 OCI 容器镜像(内含 gym-native C++ 二进制 + 启动脚本),由相机的 app-manager 服务管理生命周期(启动/停止/重启/日志)。容器通过清单声明的卷挂载访问 NPU(/dev/h1x)、视频流(/run/aipc)和模型文件。

自愈能力(内置,无需配置):

故障	系统行为	恢复时间
视频流闪断	自动重连	秒级
断流超 30 秒	应用自动重启(内置看门狗)	约 2 分钟
相机断电重启	应用自启动,数据不丢	约 30 秒

4.1.5 应用管理(Web 界面)

安装后可在相机 Web → 应用 页管理:

• 状态:running(运行中)/ installed(已装未启动)
• 日志:点开 gym-native 查看实时日志,stats: xx fps, pub ok 为健康心跳
• 停止/启动:一键操作,无需 SSH
• 卸载:移除应用(模型文件保留)

4.2 安装 NeoMind 平台(客户电脑或 NE503)

NeoMind 可部署在客户自有电脑(Linux 服务器或 Mac mini,Docker 环境,4GB+ 内存),也可直接部署在 NE503 上。

方式一:Docker Compose(推荐)

# 1. 确认 Docker 已装
docker --version

# 2. 使用安装包内的编排文件(或从 NeoMind 仓库获取)
cd gym-suite-1.0.0/edge/
docker compose up -d

# 3. 等待首次拉取镜像与启动(约 1~2 分钟)
docker compose logs -f neomind    # 看到 "listening on 0.0.0.0:9375" 即就绪

方式二:一键安装脚本

curl -fsSL https://get.neomind.camthink.ai | sh

首次配置:

1. 浏览器访问 http://<主机IP>:9375
2. 注册管理员账号(邮箱 + 密码,务必记牢——平台数据加密密钥与此绑定)
3. 左侧导航确认"扩展"页面可正常打开

平台安装细节(手动部署 / HTTPS 反代 / 数据卷备份)见 安装与升级。

4.3 安装健身房扩展并绑定相机

安装扩展(两种方式):

• 本地导入(离线交付):平台 Web → 扩展管理 → 导入 → 选择安装包内 gym-tracker-*.nep → 导入成功后出现在扩展列表
• 市场安装(在线):平台 Web → 扩展市场 → 搜索 "Gym Tracker" → 点击安装(扩展已上架市场时可用)

扩展市场:搜索 Gym Tracker 一键安装;离线交付用 Upload Extension 导入 .nep 包

离线交付:Upload Extension 对话框,拖入或点选 .nep 包,Upload & Install 一步完成

配置相机连接:

1. 扩展列表中点击 gym-tracker 的配置
2. 填写相机连接信息:

device:
  host: 192.168.x.x        # 相机 IP(路由器后台查看,或用 [CamThink 发现工具](https://github.com/camthink-ai/neoruntime/releases/tag/v1.0.2))
  username: admin
  password: <相机密码>
  tls_insecure: true       # 相机自签证书,保持 true

3. 保存;约 5 秒后扩展状态变绿,表示已与相机事件流(WSS)建立连接
4. 若状态反复变红:检查相机 IP 是否可达(ping <相机IP>)、密码是否正确

扩展详情页:Running (Isolated) 运行状态、健康检查、Config / Commands / Metrics / Logs 页签

扩展配置页:界面语言(默认英文)、人脸打码默认开关,Save Reload 生效

界面语言: 扩展看板默认英文;在扩展配置 ui.language: zh 可切中文。

多相机场景:在配置中添加多个 device 条目,每台相机先各自完成 4.3 的安装。

4.4 联调(四环验证)

按顺序逐环验证,任一环不通先排查该环:

1. 推流:相机 Web → 应用 → gym-native,日志出现 stats: xx fps(≥15)——相机端推理正常
2. 事件:平台扩展状态绿色、无重连告警——事件流到达平台
3. 检测:人走入画面挥动手,看板 1 秒内出现骨架 + 检测框——跟踪链路通
4. 识别:对镜头正脸 3 秒 → 看板出现"未识别人员"→ 录入姓名 → 再次入镜显示姓名——识别链路通

四环全过 = 系统交付验收通过。

4.5 数据存储与展示

• 会员库 / 区域配置 / 训练记录:存于 NeoMind 主机数据卷,每日自动备份;相机侧无持久业务数据,换相机重跑安装脚本即可
• 视频:看板实时画面走相机 720p 子码流,平台不落盘原始视频
• 仪表板:建议三块——在场人数与占用总览、器械区域利用率热力、会员训练报告入口;搭建见 使用仪表板

看板顶部:实时视频(骨架/检测框/分区叠加)、器械占用面板(0/15 busy)、训练概况、人流趋势

完整看板:进出场 Door Flow、热力 Heatmap、轨迹 Trails、告警(跌倒疑似)、会员到店、在场人数

4.6 数据转发(可选)

需要对接会员管理系统 / 大屏 / 小程序时,两种方式按实时性选择:

方式	说明	适用
Data Push	指定数据(到店事件、训练汇总)实时推送到业务 HTTP 端点,含重试	实时大屏、开门联动
OpenAPI 拉取	业务系统按周期调用 REST API 拉取数据	日报 / 周报系统

• 配置见 数据转发 / 平台 API
• 字段映射示例:会员 ↔ 成员 ID + 姓名;到离场 ↔ 进出场事件时间戳;训练明细 ↔ 动作 × 组次;器械占用 ↔ 区域名 + 时长

5. 业务使用(扩展卡片详解)

gym-tracker 扩展在 NeoMind 仪表板上以一组"卡片"呈现,每张卡片对应一个业务模块。以下按模块展开:它解决什么业务需求、怎么操作。所有卡片支持 实时 / 回看 切换,界面语言由扩展配置 ui.language 控制(单卡片可覆盖)。

5.1 实时画面与骨架叠加(Video Overlay)

解决什么:巡场与调优的"驾驶舱"——直观确认 AI 看到了什么:骨架是否画全、器械区是否框对、进出场是否计数,同时保护会员隐私。

怎么操作:

• 打开卡片即见实时画面,人体框与 17 关键点骨架实时叠加;实时 / 回看 切换历史时段
• 分区管理:在画面上新建/编辑器械 ROI(矩形 / 多边形,命名如"跑步机 1""哑铃区"),闭合保存即时生效;系统对"脚点落入区域且驻留 ≥3 秒"判定为使用开始(过滤路过)
• 计数线管理:在入口画一条计数线,会员过线即计一次进出场
• 无效区管理:把立柱、镜子等干扰区域标为无效,避免误检
• 打码开关:非相关人员画面自动打码,保护隐私

区域宁小勿大——相邻器械区域重叠会把站在两台器械之间的人同时计入。

5.2 实时在场与人员列表(Live State)

解决什么:随时回答"现在馆内几个人、都是谁、在哪个区域"。

怎么操作:卡片顶部为实时在场人数;列表逐条显示在场人员(会员姓名 / 访客、当前所在器械区、姿态状态),点击可在 5.1 的画面中定位该人。

5.3 器械占用看板(Equipment Grid)

解决什么:每台器械此刻"占用 / 使用中 / 空闲"一目了然——引导会员错峰,盘点利用率。

怎么操作:每台器械一个格子,颜色与状态文字实时刷新(需先在 5.1 完成器械分区并命名);顶部汇总条给出整体占用统计。

5.4 人流趋势与进出场(Traffic Chart / Door Flow)

解决什么:时段客流与进出场净流量——排课、 staffing 与运营决策的依据。

怎么操作:

• 人流趋势卡选择"近 N 小时"窗口查看在场人数曲线
• 进出场卡显示今日进场 / 出场 / 净在场:画好计数线后会员过线自动累计,按天留档,支持"前一天 / 后一天"翻看

5.5 运动概况与器械排行(Workout Summary / Equipment Rank)

解决什么:当天运营速览——来了多少人、练了多久、哪些器械最受欢迎。

怎么操作:运动概况卡展示总时长、训练场次、到访会员、到店时间轴与器材使用时长(当日无记录会明确提示);器械排行卡以横向条形展示今日各器械使用时长排行。

5.6 会员训练报告与会员管理(Member Report)

解决什么:教练与会员的个人维度量化——每次训练的明细、历史趋势与训练建议,把指导从"凭感觉"变成"看数据"。

怎么操作:

• 会员录入(人脸):会员在镜头前自然走动 1~3 秒(1~3m,正脸最佳)→ 看板"未识别人员"卡片出现 → 填写姓名 / 手机号 → 保存;此后每次入镜自动识别(注册过正脸,侧脸 / 低头角度亦可)。批量照片导入请联系 CamThink 开通
• 查看报告:选择会员 → 单次训练明细(器械、动作、组·次)、健身历史(按天 / 近 N 天)、动作分析、器械分布、到店记录;识别通道状态显示"人脸 + 人体 ReID 双通道"或"人体 ReID 识别中(人脸样本待采集)"
• 会员管理:改名;同一人换装 / 重复录入用"并入"合并到店与特征;删除会员将一并移除其特征与到店历史(有二次确认)
• 隐私说明:系统仅保存人脸特征向量(不可逆),不存原始画面;匿名访客不计入统计

5.7 实时告警(Alerts)

解决什么:跌倒检测、器械久占监控——安全事件与运营异常即时提醒。

怎么操作:有告警时逐条显示时间与信息,点击"标记已处理 / 误报"完成闭环;无告警时显示"一切正常——跌倒检测与器械久占监控运行中"。

5.8 轨迹与热力图(Trails / Heat)

解决什么:会员动线与区域热度——器械布局与动线优化的依据。

怎么操作:轨迹卡以蓝线绘制最近轨迹,支持回看与按天切换,拖到时间轴最右即实时;热力卡按样本密度呈现区域热度并标注今日峰值。足迹日志自启用起累积。

5.9 参数微调(可选)

场景	调整
检测框偶发闪烁	应用配置 GYM_POSE_VARIANT_JSON 中 confidence_threshold 0.6 → 0.7
远端小目标漏检	联系 CamThink 调整切图参数(2×2 覆盖比例 / 刷新节奏)
骨架延迟明显	检查网络带宽;确认视频用子码流

6. 日常运维

6.1 自愈能力(无需人工)

故障	系统行为	恢复时间
视频流闪断	自动重连	秒级
断流超过 30 秒	应用自动重启(内置看门狗)	约 2 分钟
相机 / 主机断电重启	应用与平台自启动,数据不丢	约 30 秒

6.2 人工介入场景

现象	处置
看板无数据超过 10 分钟	相机 Web → 应用 → gym-native → 停止/启动
视频卡顿	检查带宽与网络;确认子码流
相机完全失联	检查 PoE 供电;物理重启相机
需要看日志	相机 Web → 日志 → gym-native

相机所有运维操作走 HTTPS API(无需 SSH),日志关键字速查:

日志关键字	含义	动作
stats: xx fps, pub ok	正常心跳	无
stream watchdog — exiting(1)	断流自愈中	等 2 分钟;频发查网络
HAILO_TIMEOUT / VDevice	NPU 异常	重启应用;频发联系支持

6.3 升级

• 应用升级:拿新安装包重跑 camera-install.sh(覆盖式,约 2 分钟,会员数据不丢)
• 固件升级:相机 Web → 系统升级 → 上传固件包(约 10 分钟,已装应用自动保留)

7. 性能与规格

指标	数值
检测帧率	约 20fps(720p 子码流,2×2 切图轮转)
全场刷新周期	约 200ms
人脸识别响应	1 秒内
单相机覆盖	10~20 人中型场馆
自愈恢复	断流约 2 分钟;断电约 30 秒
每相机带宽	视频 2~4Mbps + 事件流低于 100KB/s

识别与统计精度受现场光照、人流密度与遮挡影响,部署时以现场实测为准。

8. 技术支持

• 社区支持:Discord / GitHub Discussions
• 方案定制与批量部署:联系我们,由 CamThink 技术支持团队对接
• 动作库扩展 / 多场馆聚合 / 会员系统对接:同上,请在需求中注明场馆规模与现有会员系统

了解更多

• 方案说明
• NeoEyes NE503 概述
• NeoMind 平台文档
• gym-tracker 扩展开源仓库:github.com/camthink-ai/NeoMind-Extensions