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使用 React 和 TensorFlow.js 在浏览器中运行，使用 COCO-SSD 进行无需后端的实时检测。
YOLOv3/YOLOv8 用于网络摄像头和视频，使用 ByteTrack 或 BoTSort 进行多对象跟踪。
关键数据和指标：PASCAL VOC、MS COCO、mAP 和 IoU，以及每次传输的训练流程。
部署为静态站点或边缘（ESP32Cam/Jetson）以及无代码选项以加速生产。
随着计算机视觉和深度学习的成熟，网络摄像头的实时物体检测已从实验室实验发展成为日常功能。如今，我们能够构建一个工作原型， 分析现场视频 无需依赖服务器，甚至可以将其部署为静态站点。从搭载 TensorFlow.js 的浏览器到 ESP32Cam 或 Jetson 平台等边缘设备，选择范围非常广泛。
使用网络摄像头可以实现即时性并减少摩擦：您可以在设备上进行测试、捕获数据并进行演示，而无需 硬件 例如额外的 将您的手机用作网络摄像头使用 TensorFlow.js 可以在浏览器中运行检测器，并使用 YOLO 等引擎 Python
你可以挤压 GPU 来 高速处理视频这种多功能性为原型、POC 和轻量级部署增加了价值。
我们所说的物体检测是什么意思？为什么要通过网络摄像头进行物体检测？
目标检测识别并定位图像或视频每一帧中的元素，并添加边界框和带有置信度的类别标签。与标记整幅图像的分类不同，目标检测需要定位元素的位置。例如， YOLO， SSD 或 Faster/Mask R-CNN 一直推动这项任务直到 El Temppo 在安全、零售或自动驾驶等多种环境下都是真实的。
使用网络摄像头可以带来即时性并减少摩擦：您可以在计算机上进行测试、捕获数据并进行演示，无需任何额外硬件。使用 TensorFlow.js，您可以在浏览器中运行检测器；使用 Python 中的 YOLO 等引擎，您可以充分利用 GPU 来 高速处理视频这种多功能性为原型、POC 和轻量级部署增加了价值。
使用 React 和 TensorFlow.js (COCO-SSD) 进行浏览器检测
一个简单的入门方法是使用 React 创建一个 SPA，该 SPA 接收网络摄像头流，在浏览器中运行预训练模型，并绘制结果。COCO-SSD 模型可以识别数十种常见类别，并且相对轻量级，非常适合用于敏捷演示。 活体检测.
初始项目设置 螺丝钉 和依赖项。创建 React 框架并添加 TensorFlow.js 以及 COCO-SSD 模型包：
npm create vite@latest kinsta-object-detection --template react
cd kinsta-object-detection
npm i @tensorflow-models/coco-ssd @tensorflow/tfjs
在应用程序中定义一个管理相机权限的组件， 引导 并停止流媒体，绘制视频，如果你需要保存截图， 从电脑拍照的程序使用 React 管理状态并存储元素的引用很方便分配流量 MediaDevices.getUserMedia.
基本界面和流程。在主组件中，您可以编写一个标题和一个 ObjectDetection 组件。该组件将包含：网络摄像头启动/停止按钮；视频元素；以及一个用于绘制框架和标签的容器。启动时，它会请求权限并将流分配给“videoRef.current.srcObject”；停止时，它会遍历流的每个轨道以 停止轨道并释放资源.
检测逻辑。导入模型和 TensorFlow.js，并准备一个状态来存储预测结果。使用 cocoSsd.load() 加载 COCO-SSD，并调用模型.检测（videoRef.current）结果是一个包含类别、分数和边界框坐标的数组。该数据用于为实时图像中识别的每个对象叠加一个矩形和标签。
推理频率。要定期调用检测，您可以在网络摄像头激活时使用“setInterval”，并在其停止时使用“clearInterval”。典型的间隔为 500 毫秒，但您可以调整它。更高的频率意味着更好的流畅度，但浏览器使用率也会更高；在硬件条件一般的情况下，降低频率可以防止 内存和 CPU 峰值.
如何使用 .reg 文件修改 Windows 设置样式。添加规则 的CSS 将标签和标记放置在视频上方的绝对图层上。具有半透明背景和虚线边框的标签使实时检测更易于读取。请记住保持样式简洁，以免影响渲染性能。
静态部署。应用准备就绪后，您可以构建并发布静态网站。Kinsta 允许您从 GitHub、GitLab 或 Bitbucket 免费托管最多 100 个静态网站。在控制面板中，授权 Git 提供商，选择代码库和分支，指定名称，并配置构建（“npm run build”或“yarn build”，Node 版本“20.2.0”，发布目录“dist”）。创建网站后，点击“访问网站”将跳转至 URL。使用静态方法，您的静态网站检测器将 COCO-SSD 和 TensorFlow.js 在用户的浏览器中运行，无需后端。
如果您希望拥有更多控制权，Kinsta 的应用程序托管服务添加了扩展功能、自定义 Dockerfile 部署以及实时和历史分析。如果您使用 WordPress，其托管服务还提供无限次迁移、全天候支持、集成 Cloudflare 和云基础架构。 Google 数十个数据中心的云和全球覆盖；对于混合项目来说，这是一个稳定的生态系统 网络和计算机视觉.
模型和系列：从 R-CNN 到 YOLOv8（通过 SSD）
检测技术的发展已经从两步流程演变为单通道解决方案。R-CNN 及其变体（Fast、Faster 和 Mask R-CNN）依靠区域提议进行检测和分类，其中 Mask R-CNN 还扩展到像素级分割。与此同时，SSD 和 YOLO 可以在单次推理中直接预测帧和类别，这使得它们非常适合 实时.
YOLO 为每次评估提供整幅图像的整体视图，从而捕捉背景信息并减少复杂场景中的误报。YOLOv3 和 YOLOv4 等版本标志着性能的飞跃；之后的 YOLOv5 和 YOLOv8 进一步提升了速度和准确率。其“只看一次”的理念与网络摄像头和 流 通过要求 低延迟 和高帧率。
对于多目标跟踪，检测器与跟踪器相结合。YOLOv8 通常集成 ByteTrack（以其在准确性和稳健性方面的平衡而闻名）或 BoTSort 等替代方案。在 Python 中，启动并行线程可以实现多个并发流，每个线程管理自己的检测和跟踪实例，用于监控摄像头或 对多个来源的分析 在平行下。
如果您使用 VS Code，操作体验非常简单：加载模型（例如，中型 YOLOv8），设置后端（CPU/GPU），然后对预录视频或直接从网络摄像头运行推理。从源视频切换到实时采集，您可以测试遮挡、光照变化和摄像头移动等因素对实际性能的影响。 动态场景.
数据、注释和指标：绩效的基础
没有好的数据，就没有可靠的检测。PASCAL VOC、MS COCO 和 ImageNet 数据集一直是训练和评估检测器的基础。每幅图像都标注有类别和边界框；多样性（背景、大小、光照条件）对于模型的泛化至关重要。当我们没有足够的数据时，在预训练模型上进行迁移学习是最有效的方法。 成本效益.
在训练和评估中，最常见的指标是 mAP（平均精度）和 IoU（交并比）。mAP 衡量的是不同 IoU 阈值下的平均精度；在参考基准测试中，一些模型在 COCO 数据集中 mAP 值超过了 60% 到 70%。此外，对于生产环境，测量延迟、吞吐量和稳定性也很重要，尤其是在目标是进行流式传输的情况下。 实时.
语义分割和实例分割通过标记像素更进一步。在精确形状至关重要的任务中（例如医疗或工业），Mask R-CNN 可以精确描绘轮廓。这对于网络摄像头来说并非总是必需的，但当目标区域而非其存在本身至关重要时，它就更具价值。 决策.
在 iPhone 上恢复已删除或缺少应用程序零售商图标的最佳方法典型的流程从预处理（调整大小、规范化、增强）开始，经过卷积网络提取特征，最终预测边界框和类别。在实际应用中，优化此流程并减少冗余计算，对于在设备上保持流畅的体验至关重要。 资源有限.
YOLOv3 实际应用：网络摄像头、视频和个性化训练
如果您更喜欢 Python 和 PyTorch，YOLOv3 仍然是网络摄像头和视频的可靠选择。有一些代码库允许您对实时流和文件运行检测，并提供了安装依赖项、下载预训练权重以及设置可复现环境的说明。使用 GPU 时，您可以使用 YOLOv3 对实时流和文件运行检测。 NVIDIA公司，推理结果的速度提升 非常显着.
环境和依赖项。您可以创建特定的 Anaconda 环境（例如，使用 Python 3.6 的“objdetect”），并安装项目“requirements.txt”中列出的软件包。这可以避免版本冲突，并确保 PyTorch 和其他库与您的项目兼容。 硬件和系统.
预训练权重。下载官方权重，节省从头开始训练的成本。将它们放在适当的目录（例如“weights/”）中，以便 脚本 检测并加载检查点。这样，您就可以立即启动网络摄像头检测，而无需 预训练阶段.
通过网络摄像头或视频执行。代码库通常包含 comandos 或标记以选择来源：实时网络摄像头或视频文件。更改参数或摄像头索引将启动对所需来源的检测。使用 GPU，您将看到 FPS 数量如何增加、延迟如何减少，同时保持帧数和标签 稳定形式.
训练你的类别。如果你想检测自己的类别，请以 VOC 格式标记图像，并生成用于迁移学习的网络配置（'.cfg' 文件）。典型的数据结构是“data/custom/images”用于图像，“data/custom/labels”用于注释，每个“.jpg”文件对应一个“.txt”文件。定义“data/custom/classes.names”，每行一个名称，并在“train.txt”和“valid.txt”中列出路径。训练脚本将根据你的需求调整模型权重。 特定领域.
使用 YOLOv8 进行对象检测和多对象跟踪
Ultralytics 的 YOLOv8 版本促进了集成检测和跟踪的现代化工作流程。设置一个中等规模的模型通常能够实现良好的平衡；如果您拥有强大的硬件，即使是更大的模型也可以实时运行。典型的教程展示了如何启动推理、可视化结果以及 从视频切换到网络摄像头 没有并发症。
常见的追踪器。ByteTrack 因其准确性和 可靠性尽管 BoTSort 是另一个成熟的替代方案，但它独特的对象标识符有助于在遮挡或轨迹变化的情况下进行跟踪；在现场演示中，当对象交叉时，可以轻松验证系统的稳健性。 其他元素 或进入和退出框架。
多流。当任务需要监控多个摄像头时，Python 线程化方法允许您为每个流启动一个实例。每个线程启动其检测器和跟踪器，从而最大限度地提高核心利用率并保持管道独立性。对于控制中心、零售或 城市分析.
边缘 AI：ESP32Cam、Jetson 和无代码平台
并非所有设备都是浏览器或服务器。另一个极端是嵌入式设备，其处理过程在捕获数据的同一台计算机上进行。ESP32Cam 的例子比比皆是，尽管许多文章实际上将计算委托给 PC，并将该模块用作简单的摄像头。如果需要在计算机上查看，可以使用一些工具来实现。 从您的电脑查看 IP 摄像机有自主的项目（例如阅读 二维码 设备上）并且社区正在积极寻求不依赖后端来解码条形码。
示例：我如何与朋友和家人分享我的 Spotify 帐户？如果您需要更强大的边缘计算能力，NVIDIA Jetson 生态系统（Nano Orin、NX Orin、AGX Orin）可让您将几乎任何相机变成具有 IA有一些解决方案集成了现场检测和跟踪模型，包括有望改变 任何流量 在可操作的分析中。对于那些不想编写代码的人来说，像“visionplatform.ai”这样的视觉平台支持加载模型并运行检测/跟踪，而无需触碰任何线路，从而减少了集成时间。
这些选项涵盖了从浏览器内演示到工业部署的所有内容。在浏览器、带 GPU 的 Python 或边缘计算之间进行选择取决于预算、目标延迟、可用连接以及对以下方面的需求： 资料私隐 在设备上。
用例和跨领域应用
物体检测用于监视和访问控制， 视频监控软件 （人员检测、人脸识别）、零售（行为和库存分析）、汽车（行人和车辆检测）、医疗保健（医学图像中的异常）或农业（作物和害虫监测）。关键在于结合分类和边界框来理解上下文，并做出决策。 不断变化的环境.
在智慧城市中，实时检测有助于计数、路径追踪和警报。在工厂中，它有助于质量控制和工作场所安全。在消费产品中，它被集成到 AR 体验和条码扫描器等实用工具中。选择合适的模型（例如，YOLO 可实现低延迟）并微调数据管道，是规模化成功的关键。 生产的.
投入生产和其他考虑
如果您要发布网页演示，除了托管（例如，从您的 Git 代码库在 Kinsta 上免费创建静态网站）之外，还要注意摄像头权限和相关的用户体验。此外，您还经常会看到 Cookie 横幅，告知您 Cookie 的使用情况。 存储 本地和分析；这些通知有助于遵守法规，并解释在 用户的浏览器.
在 Python 部署中，记录 CUDA 版本、 驱动程序 以及 PyTorch/TensorFlow 的版本，并参阅 周边识别问题维护清晰的“requirements.txt”和启动脚本可以节省您复制环境的时间。如果您正在进行训练，请自动创建“train.txt”和“valid.txt”，并确保“classes.names”与注释标签保持一致，以避免 细微的错误.
以上所有因素共同构成了一个场景：您可以从在浏览器中运行 COCO-SSD 的 React 应用开始，跳转到带有网络摄像头和 GPU 追踪的 YOLOv3 或 YOLOv8，或者使用 ESP32Cam/Jetson 和无代码解决方案走向边缘计算。具体选择取决于您对精度、延迟、成本和易操作性的要求，但从想法到原型，再从原型到 可行的产品 它从来没有这么短过。
网络摄像头检测的本质是将快速部署与实际功能结合起来：使用 TensorFlow.js 进行验证的 SPA、用于性能压缩的 YOLO、用于自定义训练的带注释的数据集，以及根据您的情况的部署，可以像静态站点一样简单，也可以像在 GPU 或嵌入式设备上进行多轨跟踪的应用程序一样强大；有了这些构建块，设置实用解决方案只需几个小时而不是几周的时间，同时保持对 实时体验.
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艾萨克对字节世界和一般技术充满热情的作家。我喜欢通过写作分享我的知识，这就是我在这个博客中要做的，向您展示有关小工具、软件、硬件、技术趋势等的所有最有趣的事情。我的目标是帮助您以简单而有趣的方式畅游数字世界。