上传文件至 /
This commit is contained in:
parent
97da450229
commit
7a670ddc1a
400
README.md
Normal file
400
README.md
Normal file
@ -0,0 +1,400 @@
|
||||
# 道路损伤检测系统 - 完整使用指南
|
||||
|
||||
## 📋 系统简介
|
||||
|
||||
本系统是一个基于YOLO深度学习模型的道路损伤检测系统，支持对视频文件进行智能分析，自动识别和标注道路损伤区域。系统提供了Web界面操作方式，适合不同技术水平的用户使用。
|
||||
|
||||
### 🎯 核心特色功能
|
||||
|
||||
#### 🔍 智能检测技术
|
||||
- **动态模型识别**: 自动识别模型类型并优化检测参数
|
||||
- **自适应置信度**: 根据检测场景自动调整置信度阈值
|
||||
- **多尺度检测**: 支持不同尺寸目标的精确检测
|
||||
- **检测质量过滤**: 自动过滤低质量检测结果
|
||||
|
||||
#### 📊 智能标注显示
|
||||
- **纯中文标注**: 标注框只显示中文类别名称，更符合中文用户习惯
|
||||
- **智能类别映射**: 自动将英文类别名称映射为中文，支持部分匹配和组合词
|
||||
- **动态颜色分配**: 根据类别自动分配识别颜色
|
||||
- **置信度可视化**: 标注框粗细反映检测置信度
|
||||
|
||||
#### 🗂️ 智能文件管理
|
||||
- **智能文件夹生成**: 只为检测到目标的类别创建文件夹，避免生成空文件夹
|
||||
- **按类别分组**: 检测结果按损伤类型自动分类存储
|
||||
- **完整检测记录**: 详细的检测日志和统计信息
|
||||
|
||||
### 📹 主要功能
|
||||
- 📹 支持多种视频格式批量处理
|
||||
- 🌐 友好的Web界面操作
|
||||
- 📊 详细的检测报告和统计分析
|
||||
- 🔧 灵活的模型管理和参数配置
|
||||
- 💾 完整的检测结果保存和导出
|
||||
|
||||
## 🚀 快速开始
|
||||
|
||||
### 第一步：环境准备
|
||||
|
||||
#### 系统要求
|
||||
- **操作系统**: Windows 10/11
|
||||
- **Python版本**: 3.8 或更高版本
|
||||
- **内存**: 建议8GB以上
|
||||
- **存储**: 建议10GB可用空间
|
||||
- **GPU**: 可选，NVIDIA GPU可加速检测
|
||||
|
||||
#### 安装步骤
|
||||
|
||||
1. **安装Python环境**
|
||||
- 下载并安装 Python 3.8 或更高版本
|
||||
- 下载地址：https://www.python.org/downloads/
|
||||
- 安装时勾选 "Add Python to PATH"
|
||||
|
||||
2. **安装系统依赖**
|
||||
```bash
|
||||
# 方法一：使用安装脚本（推荐）
|
||||
双击运行 install.bat
|
||||
|
||||
# 方法二：手动安装
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 第二步：准备文件
|
||||
|
||||
#### 文件结构说明
|
||||
```
|
||||
检测系统/
|
||||
├── app.py # Web应用主程序
|
||||
├── batch_detector.py # 批量检测器
|
||||
├── config.py # 配置文件
|
||||
├── detector.py # 核心检测器
|
||||
├── requirements.txt # Python依赖包列表
|
||||
├── install.bat # 环境安装脚本
|
||||
├── start_web_app.bat # Web应用启动脚本
|
||||
├── input_videos/ # 输入视频文件夹
|
||||
│ ├── video1.mp4 # 您的视频文件
|
||||
│ └── video2.avi # 支持多种格式
|
||||
├── models/ # 检测模型文件夹
|
||||
│ ├── best.pt # 预训练模型
|
||||
│ └── best_info.json # 模型信息
|
||||
├── output_frames/ # 检测结果输出文件夹
|
||||
├── logs/ # 系统日志文件夹
|
||||
├── static/ # Web界面静态资源
|
||||
│ └── css/
|
||||
│ └── style.css # 界面样式文件
|
||||
└── templates/ # Web界面模板
|
||||
├── index.html # 主页面
|
||||
├── layout.html # 布局模板
|
||||
├── report.html # 报告页面
|
||||
└── video_results.html # 视频结果页面
|
||||
```
|
||||
|
||||
#### 准备检测文件
|
||||
|
||||
1. **准备视频文件**
|
||||
- 将需要检测的视频文件放入 `input_videos` 文件夹
|
||||
- 支持格式：`.mp4`, `.avi`, `.mov`, `.mkv`, `.wmv`, `.flv`, `.webm`
|
||||
- 可以创建子文件夹组织视频文件
|
||||
|
||||
2. **准备检测模型**
|
||||
- 系统已预置 `best.pt` 模型
|
||||
- 可通过Web界面上传自定义模型（.pt格式）
|
||||
|
||||
### 第三步：启动系统
|
||||
|
||||
#### Web界面启动（推荐）
|
||||
```bash
|
||||
# 启动Web应用
|
||||
双击运行 start_web_app.bat
|
||||
# 或者
|
||||
python app.py
|
||||
```
|
||||
然后在浏览器中访问：http://localhost:5000
|
||||
|
||||
## 🌐 Web界面使用指南
|
||||
|
||||
### 界面布局
|
||||
- **左侧面板**：检测历史记录和结果列表
|
||||
- **右侧面板**：文件管理和检测配置
|
||||
- **顶部导航**：功能切换和系统状态
|
||||
|
||||
### 核心功能操作
|
||||
|
||||
#### 1. 视频文件管理
|
||||
|
||||
**添加视频文件：**
|
||||
- 方法一：直接将视频文件拖拽到 `input_videos` 文件夹
|
||||
- 方法二：通过Web界面的文件管理功能上传
|
||||
|
||||
**文件管理功能：**
|
||||
- **查看文件列表**：显示当前待检测的视频文件
|
||||
- **删除文件**：移除单个视频文件
|
||||
- **清空文件夹**：一键清空所有视频文件
|
||||
|
||||
#### 2. 模型管理
|
||||
- **上传新模型**：点击上传区域选择.pt格式的YOLO模型文件
|
||||
- **查看模型列表**：显示所有可用模型及其信息
|
||||
- **删除模型**：移除不需要的模型文件
|
||||
- **模型自动识别**：系统会自动分析模型类型并优化参数
|
||||
|
||||
#### 3. 检测配置
|
||||
|
||||
**选择检测模型：**
|
||||
- `best.pt`：专门训练的道路损伤检测模型（推荐）
|
||||
- 其他自定义模型：可通过界面上传
|
||||
|
||||
**调整置信度阈值：**
|
||||
- **0.3-0.4**：宽松检测，检测更多目标（可能有误检）
|
||||
- **0.5-0.6**：平衡检测（推荐）
|
||||
- **0.7-0.8**：严格检测，只检测高置信度目标
|
||||
|
||||
**系统会根据模型类型自动优化：**
|
||||
- **道路损伤检测**: 0.25-0.4 (系统会自动优化)
|
||||
- **通用目标检测**: 0.4-0.6
|
||||
- **高精度检测**: 0.6-0.8
|
||||
|
||||
#### 4. 开始检测
|
||||
|
||||
**检测流程：**
|
||||
1. 确认视频文件已添加
|
||||
2. 选择合适的检测模型
|
||||
3. 设置置信度阈值
|
||||
4. 点击「开始检测」按钮
|
||||
5. 等待检测完成
|
||||
|
||||
**检测过程：**
|
||||
- 实时显示检测进度和状态
|
||||
- 显示当前处理的视频和帧数信息
|
||||
- 自适应检测算法自动优化检测效果
|
||||
|
||||
#### 5. 查看结果
|
||||
|
||||
**检测报告：**
|
||||
- 点击左侧检测记录查看详细报告
|
||||
- 包含检测统计、时间分析、类别分布等
|
||||
- 详细的检测日志和自适应检测统计
|
||||
|
||||
**视频结果：**
|
||||
- 查看原始视频帧和标注结果
|
||||
- 按类别浏览检测到的损伤
|
||||
- 导出检测数据和报告
|
||||
|
||||
## 📊 检测结果说明
|
||||
|
||||
### 支持的损伤类型
|
||||
|
||||
系统可以检测以下18种道路损伤和交通事故类型：
|
||||
|
||||
**道路损伤：**
|
||||
- 坑洞
|
||||
- 横向裂缝
|
||||
- 纵向裂缝
|
||||
- 网状裂缝
|
||||
- 白线模糊
|
||||
|
||||
**交通事故：**
|
||||
- 追尾碰撞
|
||||
- 正面碰撞
|
||||
- 侧面碰撞
|
||||
- 翻车事故
|
||||
- 多车连环相撞
|
||||
|
||||
**交通违规：**
|
||||
- 违规变道
|
||||
- 闯红灯
|
||||
- 超速行驶
|
||||
|
||||
**其他：**
|
||||
- 交通拥堵
|
||||
- 公交车
|
||||
- 行人
|
||||
- 自行车
|
||||
- 摩托车
|
||||
|
||||
### 输出文件结构
|
||||
|
||||
```
|
||||
output_frames/
|
||||
└── [检测时间戳]/
|
||||
├── report.html # 检测报告
|
||||
├── summary.json # 检测摘要
|
||||
└── [视频名称]/
|
||||
├── [类别名称]/ # 按类别分组的检测结果
|
||||
│ ├── original/ # 原始帧
|
||||
│ └── annotated/ # 标注帧
|
||||
├── detection_log.json # 详细检测日志
|
||||
├── statistics.json # 统计信息
|
||||
└── [视频名称]_detections.json # 详细检测数据
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 检测数据格式
|
||||
|
||||
```json
|
||||
{
|
||||
"frame_number": 123,
|
||||
"timestamp": "00:02:05",
|
||||
"detections": [
|
||||
{
|
||||
"class": "坑洞",
|
||||
"confidence": 0.85,
|
||||
"bbox": [x, y, width, height]
|
||||
}
|
||||
],
|
||||
"adaptive_detection": true,
|
||||
"detection_quality": 0.78
|
||||
}
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔧 系统配置
|
||||
|
||||
### 配置文件说明（config.py）
|
||||
|
||||
- `INPUT_FOLDER`: 输入视频文件夹路径
|
||||
- `OUTPUT_FOLDER`: 输出结果文件夹路径
|
||||
- `MODELS_FOLDER`: 模型文件夹路径
|
||||
- `CONFIDENCE_THRESHOLD`: 默认置信度阈值
|
||||
- `SUPPORTED_FORMATS`: 支持的视频格式
|
||||
|
||||
### 检测参数调优
|
||||
|
||||
1. **置信度阈值建议**
|
||||
- 道路损伤检测推荐：0.3-0.6
|
||||
- 精确检测推荐：0.6-0.8
|
||||
- 宽松检测推荐：0.2-0.4
|
||||
|
||||
2. **模型选择**
|
||||
- `best.pt`: 专门训练的道路损伤检测模型
|
||||
- 系统会自动识别模型类型并优化参数
|
||||
|
||||
## 🚨 故障排除
|
||||
|
||||
### 安装问题
|
||||
|
||||
**Q: install.bat 运行失败**
|
||||
- 确保已安装Python 3.8+
|
||||
- 以管理员身份运行install.bat
|
||||
- 检查网络连接是否正常
|
||||
|
||||
**Q: 缺少依赖包**
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 使用问题
|
||||
|
||||
**Q: Web界面无法访问**
|
||||
- 检查防火墙设置
|
||||
- 确认端口5000未被占用
|
||||
- 重新运行start_web_app.bat
|
||||
|
||||
**Q: 检测速度慢**
|
||||
- 检查是否有GPU可用
|
||||
- 降低视频分辨率
|
||||
- 调整检测参数
|
||||
|
||||
**Q: 内存不足**
|
||||
- 减少批量处理的视频数量
|
||||
- 降低视频分辨率
|
||||
- 关闭其他应用程序
|
||||
|
||||
**Q: 模型加载失败**
|
||||
- 检查模型文件完整性
|
||||
- 确认模型格式正确（.pt）
|
||||
- 重新下载模型文件
|
||||
|
||||
### 日志查看
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
# 查看系统日志
|
||||
type logs\app.log
|
||||
|
||||
# 查看检测日志
|
||||
type logs\detection.log
|
||||
```
|
||||
|
||||
## 🔄 系统更新与维护
|
||||
|
||||
### 更新依赖包
|
||||
|
||||
```bash
|
||||
pip install -r requirements.txt --upgrade
|
||||
```
|
||||
|
||||
### 更新模型
|
||||
|
||||
1. 下载新的模型文件
|
||||
2. 放入 `models` 文件夹
|
||||
3. 通过Web界面上传或直接复制
|
||||
4. 系统会自动识别新模型类型
|
||||
|
||||
### 性能优化建议
|
||||
|
||||
1. **硬件优化**
|
||||
- 使用SSD存储提高I/O性能
|
||||
- 配置NVIDIA GPU加速
|
||||
- 增加系统内存
|
||||
|
||||
2. **软件优化**
|
||||
- 定期清理输出文件夹
|
||||
- 优化视频文件大小
|
||||
- 调整检测参数
|
||||
|
||||
## 🎯 使用技巧
|
||||
|
||||
### 提高检测效果
|
||||
|
||||
1. **视频质量**
|
||||
- 使用高清视频获得更好的检测效果
|
||||
- 确保视频光线充足，画面清晰
|
||||
- 避免过度压缩的视频文件
|
||||
|
||||
2. **参数调整**
|
||||
- 根据检测目标调整置信度阈值
|
||||
- 利用系统的自适应检测功能
|
||||
- 观察检测报告中的统计信息进行优化
|
||||
|
||||
3. **结果分析**
|
||||
- 查看检测报告了解检测效果
|
||||
- 分析类别分布和置信度统计
|
||||
- 根据检测质量调整参数
|
||||
|
||||
## 📝 更新日志
|
||||
|
||||
### v2.2.0 - 最新版本
|
||||
- ✨ 新增纯中文标注系统
|
||||
- 🗂️ 智能文件夹管理，只生成有检测结果的类别文件夹
|
||||
- 🔍 改进的自适应检测算法
|
||||
- 📊 增强的检测统计和报告功能
|
||||
- 🎨 优化的Web界面和用户体验
|
||||
|
||||
### v2.0.0
|
||||
- 新增Web界面
|
||||
- 优化检测算法
|
||||
- 改进用户体验
|
||||
- 增加批量处理功能
|
||||
|
||||
### v1.0.0
|
||||
- 初始版本发布
|
||||
- 基础检测功能
|
||||
- 命令行界面
|
||||
|
||||
## 📞 技术支持
|
||||
|
||||
### 联系方式
|
||||
|
||||
如果您在使用过程中遇到问题，可以通过以下方式获取帮助：
|
||||
|
||||
1. **查看日志文件**: 检查 `logs` 文件夹中的日志信息
|
||||
2. **检查配置**: 确认 `config.py` 中的配置是否正确
|
||||
3. **重新安装**: 运行 `install.bat` 重新安装依赖
|
||||
|
||||
### 常见解决方案
|
||||
|
||||
1. **环境问题**: 确保Python版本和依赖包正确安装
|
||||
2. **权限问题**: 以管理员身份运行相关脚本
|
||||
3. **网络问题**: 检查网络连接和防火墙设置
|
||||
4. **硬件问题**: 确保系统资源充足
|
||||
|
||||
---
|
||||
|
||||
**注意**: 本系统仅供学习和研究使用，检测结果仅供参考，实际应用请结合专业判断。
|
||||
|
||||
**版权声明**: 本系统基于开源技术开发，遵循相关开源协议。
|
||||
Loading…
Reference in New Issue
Block a user