SafeSight Control 部署指南

打包

在开发机上（需 Git Bash 或 Linux/WSL）：

cd safesight-control
bash scripts/package.sh

生成 safesight-control-*.tar.gz，包含：

ARM64 + AMD64 二进制
service 文件、配置示例
种子配置数据（configs/：templates、profiles、overlays）
人脸库构建工具（tools/：Python 脚本 + ONNX 模型）
离线 Python 依赖（deps/：onnxruntime wheel）
辅助脚本（scripts/：import-assets、register-face-gallery）

部署（ARM64）

# 传到设备
scp safesight-control-*.tar.gz user@server:/tmp/

# 解压并一键安装
cd /tmp && tar -xzf safesight-control-*.tar.gz
cd safesight-control-*
sudo bash install.sh

AMD64 部署同上，install.sh 自动识别架构。

首次启动自动导入种子数据，无需手动操作。

配置

编辑 /opt/safesightd/config/safesightd.json：

{
  "listen": "0.0.0.0:18080",
  "discovery_port": 35688,
  "discovery_timeout_ms": 1200,
  "offline_after_ms": 10000,
  "agent_token": "4fe2d69fda23d0d5d04a1486d4920e68",
  "concurrency": 5,
  "data_dir": "/opt/safesightd/data",
  "db_path": "/opt/safesightd/data/app.db",
  "log_dir": "/opt/safesightd/data/logs",
  "alarm_retention_days": 30
}

人脸库构建（离线环境）

# 1. 离线安装 Python 依赖（仅首次）
sudo pip3 install /opt/safesightd/deps/*.whl

# 2. 通过 Web UI 导入照片后，触发构建
curl -X POST http://localhost:18080/face-gallery/build

# 3. 如从外部传入已构建的 face_gallery.db：
sudo mkdir -p /opt/safesightd/resources/standard_resources/face_gallery
sudo cp face_gallery.db /opt/safesightd/resources/standard_resources/face_gallery/
sudo python3 /opt/safesightd/scripts/register-face-gallery.py
sudo systemctl restart safesightd

验证

systemctl status safesightd
curl http://localhost:18080/api/devices

浏览器打开 http://<IP>:18080

2.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape

SafeSight Control 部署指南

打包

部署（ARM64）

配置

人脸库构建（离线环境）

验证

2.0 KiB

Raw Blame History