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本次提交实现了完整的人员行为分析系统，包括： 1. 新增基于位置和跟踪ID的两种行为检测算法 2. 新增徘徊检测服务与行为处理器模块 3. 前后端集成算法配置界面与告警展示 4. 支持图片和视频流场景下的行为分析 5. 新增算法配置接口与文档说明 具体改动： - 新增loitering_detection模型目录与算法实现 - 新增AlgorithmConfig组件实现可视化配置 - 扩展图片/视频检测接口支持算法参数传递 - 新增行为告警推送与前端展示页面 - 优化检测服务，集成行为分析逻辑 - 移除冗余日志输出，完善代码注释
jc-video-web
视频模型检测平台 - 基于YOLO的实时视频检测系统
项目架构
jc-video-web/
├── apps/
│ ├── web/ # 前端应用 (Vue 3 + Vite)
│ └── server/ # 后端服务 (FastAPI)
├── packages/
│ └── shared-types/ # 前后端共享类型定义
├── models/ # AI模型文件
│ ├── fire_detection/ # 火灾检测模型
│ ├── helmet_detection/ # 安全帽检测模型
│ ├── crowd_detection/ # 人群检测模型
│ └── smoking_detection/# 抽烟检测模型
├── scripts/ # 构建/开发脚本
└── docker/ # Docker配置
技术栈
前端
- 框架: Vue 3 + Composition API
- 构建工具: Vite 5
- UI组件库: Element Plus
- 状态管理: Pinia
- 路由: Vue Router 4
- HTTP客户端: Axios
后端
- 框架: FastAPI
- 服务器: Uvicorn
- AI推理: Ultralytics (YOLO)
- 图像处理: OpenCV, Pillow
- 实时通信: WebSocket
快速开始
环境要求
- Node.js >= 18
- Python >= 3.9
- pnpm >= 9.0
安装依赖
# 运行初始化脚本
bash scripts/setup.sh
或手动安装：
# 安装根依赖
pnpm install
# 安装前端依赖
cd apps/web
pnpm install
cd ../..
# 创建 Python 虚拟环境并安装依赖
cd apps/server
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
cd ../..
开发模式
在项目根目录执行：
# 同时启动前后端（需先激活后端虚拟环境）
pnpm dev
# 只启动前端
pnpm dev:web
# 只启动后端（需先激活虚拟环境）
cd apps/server
source venv/bin/activate # macOS/Linux
# 或 venv\Scripts\activate # Windows
pnpm dev:server
访问地址：
- 前端: http://localhost:5173
- 后端: http://localhost:8000
- API文档: http://localhost:8000/docs
功能特性
检测模型
- 火灾检测 - 基于YOLOv10的火焰和烟雾检测
- 安全帽检测 - 基于YOLOv8的工地安全检测
- 人群检测 - 基于YOLOv8的人群聚集检测
- 抽烟检测 - 基于YOLOv8的吸烟行为检测
输入方式
- 图片上传检测
- 摄像头实时检测
核心功能
- 可拖拽布局配置
- 实时WebSocket视频流
- 检测结果可视化
- 多模型切换
- 置信度阈值调整
项目脚本
pnpm dev # 启动开发服务器
pnpm build # 构建生产版本
pnpm build:web # 只构建前端
pnpm test # 运行测试
pnpm lint # 代码检查
pnpm clean # 清理构建产物
模型配置
模型文件存放在 models/ 目录下，需要在 apps/server/services/model_service.py 中配置模型路径。