兄弟们，不知道你们有没有过查监控的经历，虽然现在监控摄像头是越来越多，硬盘越塞越满，但真出了事儿，回放查录像堪比大海捞针！纯人工一帧帧的去找，能把眼睛盯瞎还是人影都找不到。不过我最近搞了个骚操作：用AiPy搓了个脚本，让监控视频自己监察，有人经过自动截图存档，并打上时间戳，关键是简单、免费、可复用，换个视频文件也能跑！
一、 为什么要做这个脚本 ？
前段时间下班跑得太急，直接把打卡这事抛到了九霄云外。等想起来时，已经是三天后的事，只模糊记得个大概时间（以后真得给自己设个下班提醒闹钟了！）。眼瞅着工时结算日一天天逼近，没办法，只能硬着头皮去翻监控提交补卡申诉。屏幕前的我，像个侦探般逐帧排查，神经紧绷地盯了半小时显示屏，好在赶在截止时间前完成了申诉。之后我就萌生了做个智能监控脚本的想法。人工查监控方式，不仅效率低，还容易遗漏关键信息，要是能让机器自动帮我们“盯梢”，岂不是美滋滋？于是，我决定试试用 AiPy，看看能不能解决这个难题。
二、说干就干
2.1、准备工作
第一步当然是更新 AiPy 啦！这玩意儿更新速度简直离谱，之前我在本地装的版本，只能在黑乎乎的命令行里用，操作起来特别费劲。现在好了，直接去官网（www.aipyaipy.com/）就能下载带图形界面的…
2.2、提示词准备
用大语言模型（LLM）搭配 Python 真的超方便！咱们只要把需求捋清楚告诉 AiPy 就行，比如：把某个文件夹里的所有监控视频都翻一遍，找到有人出现的画面截个图，再把这些截图存到另一个指定文件夹里。
搞明白这个需求后，就写出提示词如下：
当前目录有一个daka文件夹，需要你帮忙写一个脚本名称为daka(1).py，可以识别daka文件夹内部的视频，每当有人经过的时候就能截图保存到dakajietu文件夹中，识别过程要避免重复。
2.3、AiPy启动！
基于我们的提示词，AiPy首先对任务进行了拆解
[步骤1] 检查并创建必要的文件夹结构
[步骤2] 遍历daka文件夹获取视频文件列表
[步骤3] 初始化人体检测器
[步骤4] 处理每个视频文件，检测人体并截图
[步骤5] 实现截图间隔控制
2.4、计划赶不上变化？
由于当前环境不支持GUI操作，所以进行到步骤4的时候出现bug。
但对于AiPy来说完全不是问题，基于错误反馈，AiPy移除了对cv2.waitKey()的依赖，同时，AiPy将优化代码结构，提高检测准确性并添加更多错误处理。
主要改进点：
1. 移除了cv2.waitKey()调用，解决了GUI错误
2. 添加了异常处理，提高程序健壮性
3. 优化了人体检测参数，平衡性能与准确性
4. 添加了帧跳过机制，提高处理速度
5. 增加了更详细的处理日志
2.5、最终版本
实际效果完全超出预期！我们在提示词里提到的功能全都稳稳实现，连那些没细讲的部分，AiPy 都能靠智能算法自动优化配置，像搭积木一样把功能模块完美拼在一起！
下面是首次运行提取的视频人物截图。
三、一劳永逸的可反复执行脚本
3.1、确定脚本的保存路径
如果没有特别指定，所以生成的文件都是保存在AiPy的工作目录，比如：C:\Users\Administrator.aipyapp\work。
3.2、再次执行
我们先把文件内的视频换成你所需要识别的其他视频。
然后在终端打开工作文件夹，点击python daka(1).py运行即可。
通过使用 AiPy 编写的这个简单脚本，我们成功实现了监控视频的自动监察功能，让查找关键画面变得轻松又高效。希望这个方法能帮到经常和监控视频打交道的朋友们，如果你在使用过程中遇到任何问题，或者有更好的优化建议，欢迎在评论区交流讨论！
四、写在最后:AI不是颠覆，而是让简单的事情落地
有人可能会问：「用AI就做这个，是不是有点雷声大雨点小？」但这不本就是科技发展意义吗，试想一下作为一个监控室的保安、视频档案室的职员或者剪辑工作室的员工，不需要代码基础也能做出一些提高的工作效率的工具，让AI帮你打工。这从来就不是什么"黑科技"，而是AI落地的常态：用成熟的技术解决具体的问题，让工具适配人，而不是让人适应工具。
