GBHub AI智能检测系统让监控画面具备“思考”能力，基于YOLO模型实现人员、车辆、安全帽等目标实时识别，支持自定义训练与零代码换模型。通过四类规则自由组合告警（如未戴安全帽、人员聚集、夜间入侵），结合智能去重与分布式部署，显著提升安防效率。相比传统方案，成本降低99%，支持私有化部署，数据全本地化，已在工地、园区、商业场所等场景落地，实现从“被动监看”到“主动预警”的变革。

本次优化不依赖任何外部组件或大规模架构重构，仅通过 代码级缓存、Redis 查询模式优化、操作系统极限调优 以及 资源限制提升，即实现了单节点 100,000+ 设备的稳定承载。这些实践不仅适用于 GBHub，也可推广至其他 Rust 高并发网络服务。立即体验 GBHub 的超大规模性能，让您的视频监控平台从容应对百万级设备接入！

📡 GBHub 国标视频平台 — 部署文档版本：v1.0 ｜ 适用环境：Linux x86_64（CentOS 7 / Ubuntu 20.04+）目录前置条件硬件：CPU ≥ 4 核，内存 ≥ 8 GB，硬盘 ≥ 50 GB操作系统：CentOS 7 / Ubuntu 20.04+（建议最新稳定版）固定公网 IP：本文以 1.1.1.1 为例安装 Docker：curl -fsSL https