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## 📋 系统简介
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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。系统提供了命令行和Web界面两种使用方式，适合不同用户需求。
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### 主要功能
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- 📹 支持多种视频格式批量处理
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- 🌐 友好的Web界面操作
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- 📊 详细的检测报告和统计分析
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- 🔧 灵活的模型管理和参数配置
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- 💾 完整的检测结果保存和导出
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## 🚀 快速开始
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### 第一步：环境准备
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1. **安装Python环境**
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- 下载并安装 Python 3.8 或更高版本
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- 下载地址：https://www.python.org/downloads/
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- 安装时勾选 "Add Python to PATH"
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2. **安装系统依赖**
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```bash
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# 方法一：使用安装脚本（推荐）
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双击运行 install.bat
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# 方法二：手动安装
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pip install -r requirements.txt
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```
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### 第二步：准备文件
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1. **准备视频文件**
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- 将需要检测的视频文件放入 `input_videos` 文件夹
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- 支持格式：`.mp4`, `.avi`, `.mov`, `.mkv`, `.wmv`, `.flv`, `.webm`
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- 可以创建子文件夹组织视频文件
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2. **准备检测模型**
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- 系统已预置 `best.pt` 和 `yolov8x.pt` 模型
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- 可通过Web界面上传自定义模型（.pt格式）
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### 第三步：开始检测
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#### 方式一：Web界面（推荐）
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```bash
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# 启动Web应用
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双击运行 start_web_app.bat
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# 或者
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python app.py
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```
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然后在浏览器中访问：http://localhost:5000
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#### 方式二：命令行批量检测
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```bash
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# 使用启动脚本
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双击运行 start_detection.bat
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# 或者
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python run_detection.py
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```
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## 🌐 Web界面使用指南
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### 界面布局
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- **左侧面板**：检测结果列表，显示历史检测记录
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- **右侧面板**：文件处理和配置功能
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### 功能详解
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#### 1. 模型管理
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- **上传新模型**：点击上传区域选择.pt格式的YOLO模型文件
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- **查看模型列表**：显示所有可用模型及其信息
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- **删除模型**：移除不需要的模型文件
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#### 2. 视频文件管理
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- **添加视频**：直接将视频文件放入 `input_videos` 文件夹
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- **查看文件列表**：显示当前待检测的视频文件
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- **删除文件**：移除单个视频文件
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- **清空文件夹**：一键清空所有视频文件
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#### 3. 检测配置
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- **选择模型**：从下拉列表中选择检测模型
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- **置信度阈值**：调整检测敏感度（0.1-0.9）
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- 低值：检测更多目标，可能包含误检
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- 高值：只检测高置信度目标，可能遗漏部分目标
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#### 4. 开始检测
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- 点击"开始检测"按钮启动检测过程
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- 实时显示检测进度和状态
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- 显示当前处理的视频和帧数信息
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#### 5. 结果查看
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- **检测报告**：查看详细的检测统计和分析
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- **视频结果**：浏览每个视频的检测结果
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- **导出功能**：下载检测报告和结果数据
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## 💻 命令行使用指南
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### 基本命令
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```bash
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# 批量检测所有视频
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python batch_detector.py
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# 交互式检测
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python run_detection.py
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# 单个视频检测
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python detector.py --input video.mp4 --model best.pt
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```
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### 参数说明
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- `--input`: 输入视频文件路径
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- `--model`: 检测模型路径
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- `--conf`: 置信度阈值（默认0.5）
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- `--output`: 输出目录路径
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## 📁 文件结构说明
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```
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检测系统/
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├── app.py # Web应用主程序
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├── batch_detector.py # 批量检测器
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├── config.py # 配置文件
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├── detector.py # 核心检测器
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├── run_detection.py # 交互式检测脚本
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├── requirements.txt # Python依赖包列表
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├── install.bat # 环境安装脚本
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├── start_web_app.bat # Web应用启动脚本
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├── start_detection.bat # 批量检测启动脚本
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├── input_videos/ # 输入视频文件夹
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├── models/ # 检测模型文件夹
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│ ├── best.pt # 预训练模型
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│ ├── best_info.json # 模型信息
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│ ├── yolov8x.pt # YOLO模型
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│ └── yolov8x_info.json # 模型信息
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├── output_frames/ # 检测结果输出文件夹
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├── logs/ # 系统日志文件夹
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├── static/ # Web界面静态资源
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│ └── css/
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│ └── style.css # 界面样式文件
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└── templates/ # Web界面模板
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├── index.html # 主页面
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├── layout.html # 布局模板
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├── report.html # 报告页面
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└── video_results.html # 视频结果页面
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```
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## 🔧 配置说明
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### 系统配置（config.py）
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- `INPUT_FOLDER`: 输入视频文件夹路径
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- `OUTPUT_FOLDER`: 输出结果文件夹路径
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- `MODELS_FOLDER`: 模型文件夹路径
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- `CONFIDENCE_THRESHOLD`: 默认置信度阈值
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||||
- `SUPPORTED_FORMATS`: 支持的视频格式
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### 检测参数调优
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1. **置信度阈值**
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- 道路损伤检测推荐：0.3-0.6
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- 精确检测推荐：0.6-0.8
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- 宽松检测推荐：0.2-0.4
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||||
2. **模型选择**
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||||
- `best.pt`: 专门训练的道路损伤检测模型
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- `yolov8x.pt`: 通用目标检测模型
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## 📊 检测结果说明
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### 输出文件结构
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```
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output_frames/
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└── [检测时间戳]/
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├── report.html # 检测报告
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├── summary.json # 检测摘要
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└── [视频名称]/
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├── original/ # 原始帧
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├── annotated/ # 标注帧
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└── detections.json # 检测数据
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```
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### 检测数据格式
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```json
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{
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"frame_number": 123,
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"timestamp": "00:02:05",
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||||
"detections": [
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||||
{
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||||
"class": "pothole",
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||||
"confidence": 0.85,
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||||
"bbox": [x, y, width, height]
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||||
}
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]
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||||
}
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```
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## 🚨 故障排除
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### 常见问题
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1. **Web界面无法访问**
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- 检查防火墙设置
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- 确认端口5000未被占用
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- 重启Web应用
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2. **检测速度慢**
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||||
- 检查是否有GPU可用
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- 降低视频分辨率
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||||
- 调整检测参数
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3. **内存不足**
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||||
- 减少批量处理的视频数量
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||||
- 降低视频分辨率
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||||
- 关闭其他应用程序
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||||
4. **模型加载失败**
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||||
- 检查模型文件完整性
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||||
- 确认模型格式正确（.pt）
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||||
- 重新下载模型文件
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### 日志查看
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```bash
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# 查看系统日志
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type logs\app.log
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# 查看检测日志
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type logs\detection.log
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```
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## 🔄 系统更新
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### 更新依赖包
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```bash
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pip install -r requirements.txt --upgrade
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```
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### 更新模型
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1. 下载新的模型文件
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2. 放入 `models` 文件夹
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3. 通过Web界面上传或直接复制
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## 📞 技术支持
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### 系统要求
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- **操作系统**: Windows 10/11, macOS 10.14+, Ubuntu 18.04+
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- **Python版本**: 3.8 或更高
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- **内存**: 建议8GB以上
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- **存储**: 建议10GB可用空间
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- **GPU**: 可选，NVIDIA GPU可加速检测
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### 性能优化建议
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1. **硬件优化**
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- 使用SSD存储提高I/O性能
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- 配置NVIDIA GPU加速
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- 增加系统内存
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2. **软件优化**
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- 定期清理输出文件夹
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- 优化视频文件大小
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- 调整检测参数
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## 📝 更新日志
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### v2.0.0
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- 新增Web界面
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- 优化检测算法
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- 改进用户体验
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- 增加批量处理功能
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### v1.0.0
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- 初始版本发布
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- 基础检测功能
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- 命令行界面
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**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。
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