SentrySearch : Recherche sémantique vidéo avec IA
SentrySearch : Révolutionnez l'analyse de vidéos avec la recherche sémantique
Trouver des moments spécifiques dans des heures de vidéos est désormais beaucoup plus facile. SentrySearch est un outil Python open-source qui utilise des modèles d'embedding vidéo de pointe pour rendre vos vidéos recherchables par des requêtes en langage naturel.
Comment ça marche (Magie pure)
Au lieu de faire défiler manuellement les vidéos, SentrySearch : 1. Découpe vos vidéos en segments chevauchants de 30 secondes 2. Embedde chaque segment en utilisant l'API Gemini Embedding de Google ou des modèles locaux Qwen3-VL 3. Stocke les embeddings dans une base de données vectorielle locale ChromaDB 4. Compare votre requête texte ("voiture grillant un feu rouge") avec les embeddings vidéo 5. Coupe automatiquement et sauvegarde le meilleur clip correspondant
Pas de transcription. Pas de légendage de frames. Appariement sémantique direct vidéo-texte.
🚀 Démarrage rapide (5 minutes)
# Installation avec uv (gestionnaire de paquets le plus rapide)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
git clone https://github.com/ssrajadh/sentrysearch.git
cd sentrysearch
uv tool install .
# Configuration de la clé API (niveau gratuit disponible)
sentrysearch init
# Indexation de vos vidéos
sentrysearch index /path/to/videos
# Recherche et obtention de clips !
sentrysearch search "camion rouge grillant le stop"
Résultat : ./match_front_2024-01-15_14-30_02m15s-02m45s.mp4 ✅
🌐 Deux backends : Cloud ou Local
| Backend | Avantages | Inconvénients | Coût |
|---|---|---|---|
| API Gemini (par défaut) | Meilleure qualité, pas besoin de GPU | Nécessite une clé API | ~2,84 $/heure indexée |
| Qwen3-VL local | Gratuit, privé, hors ligne | Nécessite GPU/M1+ Mac | Gratuit |
Le modèle local s'adapte automatiquement à votre matériel : - NVIDIA 18GB+ VRAM : Qwen8B (précision complète) - 8-16GB VRAM : 4-bit quantisé (~6GB) - M1/M2 Mac 16GB+ : Qwen2B (~6GB)
Superpouvoirs pour Dashcam Tesla
Vous avez des vidéos Tesla Sentry Mode ? SentrySearch extrait la télémétrie intégrée et superpose les HUD :
sentrysearch search "voiture me coupant la route" --overlay
Affiche la vitesse, la position GPS, l'horodatage, même les noms de rues géocodés inversement.
💰 Optimisation des coûts
- Saut des images fixes : Ignore automatiquement les vidéos de voiture garée
- Prétraitement : Réduction de taille de 95 % (480p@5fps segments)
- Segments ajustables :
--chunk-duration 60 --overlap 5divise les coûts API par deux
1 heure d'indexation = ~2,84 $ (3 600 frames × 0,00079 $)
🛠️ Fonctionnalités Pro
# Sauvegarder les 5 meilleures correspondances
sentrysearch search "piéton" --save-top 5
# Seuil de confiance personnalisé
sentrysearch search "événement" --threshold 0.7
# Gérer l'index
sentrysearch stats
sentrysearch remove old_footage/
sentrysearch reset
🎯 Cas d'usage
- Propriétaires Tesla : Analyser les incidents Sentry Mode
- Équipes de sécurité : Rechercher dans les vidéos de surveillance
- Créateurs de contenu : Trouver des clips spécifiques dans des vidéos brutes
- Chercheurs : Interroger des schémas comportementaux dans des datasets vidéo
- Tout le monde avec des vidéos dashcam/action cam
📦 Compatible avec
✅ Fichiers MP4, MOV ✅ Firmware Tesla 2025.44.25+ (HW3+) ✅ Dashcams classiques, vidéos téléphone, caméras de sécurité ✅ Python 3.11+, ffmpeg (auto-inclus)
🚀 Pourquoi SentrySearch gagne
- 2,6K étoiles GitHub, testé en conditions réelles
- Licence MIT, prêt pour la production
- Recherche sub-seconde même sur des heures de vidéos
- Double backend (cloud + local)
- Coupe automatique, pas de post-traitement
- Optimisations conscientes des coûts intégrées
Arrêtez d'avancer rapidement dans les vidéos. Commencez à rechercher.