LiveInspector - AI 直播智能巡检平台

LiveInspector 面向企业直播运营场景，监测主播电脑上的直播运行状态，并将异常检测、本地提醒、服务端上报和责任人通知连接为闭环。它解决的是“人工持续盯场成本高、异常发现滞后、处理过程难追溯”的问题。

当前系统关注主播电脑上的本地运行状态，不等同于观众侧播放质量检测；不能据此断言观众一定不会卡顿或画质异常。

使用资料

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一次异常如何形成闭环

配置直播间与巡检区域
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客户端采集画面与音频
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视觉模型 + 规则引擎识别异常
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本地提醒、事件留痕与证据保存
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实时上报或离线队列补传
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服务端关联直播间、通知责任人
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恢复确认、查询与统计复盘

系统将一次异常视为完整事件，而不是每一帧都重复报警。异常触发、持续、恢复和通知都围绕同一事件实例记录，便于计算持续时间、抑制重复消息和后续复盘。

核心能力

模块	已实现能力
Windows 客户端	选择直播窗口、框选巡检区域、实时显示画面与检测状态、本地提醒与系统托盘运行
画面与音频检测	黑屏、预览冻结、无人、静音、音频输入中断，以及可选的手机检测
多来源采集	本地窗口采集与直播流采集进入统一分析链路；直播流可使用影子模式验证采集与识别，不触发正式告警
规则引擎	持续时长、计数、防抖、冷却、异常触发与恢复生命周期
服务端闭环	设备注册、心跳、事件与截图接收、离线队列补传、存储、通知和查询统计
直播管理	直播间、设备、负责人、告警状态与历史记录的集中管理能力

避免误报的关键设计

未知不等于直播中断

平台状态探测出现失败、风控或接口变化时，系统会进入不确定状态，而不是直接判定掉播。只有直播间状态已确认开播，相关业务异常才会进入累计与告警流程。

本地优先，网络恢复后补传

客户端断网时仍可先进行本地提示与事件记录。网络恢复后，通过本地持久化队列补传，避免短暂网络波动造成异常丢失或恢复后误报。

统一分析边界

本地窗口与直播流最终接入同一套识别、规则和上报链路，减少两套逻辑分别演进后产生的行为差异。

技术架构

Windows 客户端
画面 / 音频采集 + AI 检测 + 规则引擎
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本地提醒、事件证据、离线队列
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FastAPI 服务端
设备心跳、事件存储、告警路由、管理查询
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数据库 / 责任人通知 / Web 管理端

• 客户端：Python、OpenCV、NumPy、MSS、Pillow、YOLO、SoundDevice、FFmpeg。
• 服务端：FastAPI、SQLAlchemy、SQLite、设备通信与事件持久化。
• 管理端：React、Vite、REST API，以及直播流的 HLS 查看能力。

当前边界与后续验证

项目已形成客户端、服务端和管理查询的完整闭环。现场网络中断等真实运行环境的验证仍需持续完成，因此当前定位为可进行现场验收的工程版本，而不是对所有直播环境作出稳定性承诺。

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检测流程