## 📋 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。系统提供了命令行和Web界面两种使用方式，适合不同用户需求。

### 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

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

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` 和 `yolov8x.pt` 模型
   - 可通过Web界面上传自定义模型（.pt格式）

### 第三步：开始检测

#### 方式一：Web界面（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

#### 方式二：命令行批量检测
```bash
# 使用启动脚本
双击运行 start_detection.bat
# 或者
python run_detection.py
```

## 🌐 Web界面使用指南

### 界面布局
- **左侧面板**：检测结果列表，显示历史检测记录
- **右侧面板**：文件处理和配置功能

### 功能详解

#### 1. 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

#### 2. 视频文件管理
- **添加视频**：直接将视频文件放入 `input_videos` 文件夹
- **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

#### 3. 检测配置
- **选择模型**：从下拉列表中选择检测模型
- **置信度阈值**：调整检测敏感度（0.1-0.9）
  - 低值：检测更多目标，可能包含误检
  - 高值：只检测高置信度目标，可能遗漏部分目标

#### 4. 开始检测
- 点击"开始检测"按钮启动检测过程
- 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

#### 5. 结果查看
- **检测报告**：查看详细的检测统计和分析
- **视频结果**：浏览每个视频的检测结果
- **导出功能**：下载检测报告和结果数据

## 💻 命令行使用指南

### 基本命令

```bash
# 批量检测所有视频
python batch_detector.py

# 交互式检测
python run_detection.py

# 单个视频检测
python detector.py --input video.mp4 --model best.pt
```

### 参数说明

- `--input`: 输入视频文件路径
- `--model`: 检测模型路径
- `--conf`: 置信度阈值（默认0.5）
- `--output`: 输出目录路径

## 📁 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
├── run_detection.py         # 交互式检测脚本
├── 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
├── start_detection.bat     # 批量检测启动脚本
├── input_videos/           # 输入视频文件夹
├── models/                 # 检测模型文件夹
│   ├── best.pt            # 预训练模型
│   ├── best_info.json     # 模型信息
│   ├── yolov8x.pt         # YOLO模型
│   └── yolov8x_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
```

## 🔧 配置说明

### 系统配置（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**
   - 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
   - `yolov8x.pt`: 通用目标检测模型

## 📊 检测结果说明

### 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]/
        ├── original/         # 原始帧
        ├── annotated/        # 标注帧
        └── detections.json   # 检测数据
```

### 检测数据格式

```json
{
  "frame_number": 123,
  "timestamp": "00:02:05",
  "detections": [
    {
      "class": "pothole",
      "confidence": 0.85,
      "bbox": [x, y, width, height]
    }
  ]
}
```

## 🚨 故障排除

### 常见问题

1. **Web界面无法访问**
   - 检查防火墙设置
   - 确认端口5000未被占用
   - 重启Web应用

2. **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

3. **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

4. **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

### 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

## 📞 技术支持

### 系统要求

- **操作系统**: Windows 10/11, macOS 10.14+, Ubuntu 18.04+
- **Python版本**: 3.8 或更高
- **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

### 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

## 📝 更新日志

### 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

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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。