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README.md

@@ -1,40 +1,3 @@
-<p align="center">
+java 17
-	<img alt="logo" src="https://gdhxkj.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/file/2025/01/16/蒜头王八_20250116174410A005.png" style="width: 80px;">
+node16 .20
-</p>
+opencv推测4.10
-<h1 align="center" style="margin: 30px 0 30px; font-weight: bold;">rtsp视频分析 v1.0.0</h1>
-<h4 align="center">基于SpringBoot+Vue前后端分离的rtsp视频分析系统</h4>
-
-## 平台简介
-
-这是一个基于ruoyi-vue框架改进而来的RTSP视频分析平台，继承ruoyi框架的基本功能。项目集成了虹软SDK，实现了人脸识别、活体检测、3D角度分析、年龄及性别识别等功能；同时，利用JavaCV进行高效的视频处理，将rtsp视频转成http-flv和ws-flv。后端采用SpringBoot框架，前端则运用了Vue3框架，确保系统的稳定与用户体验的流畅。
-
-* 前端采用Vue3、Element Plus、XgpLayer。
-* 后端采用Spring Boot、Spring Security、Redis 、 javaCv & Jwt。
-
-加微信联系: chenbai0511
-
-## 内置功能
-
-1. 若依全功能。
-2. rtsp视频转http-flv，ws-flv在线播放。
-3. rtsp视频人脸识别，活体检测，3D角度分析，年龄及性别识别。
-
-## 演示图
-
-<table>
-<tr>
-<td><img src="https://gdhxkj.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/file/2025/01/16/g1_20250116174656A007.png"/></td>
-</tr>
-<tr>
-<td><img src="https://gdhxkj.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/file/2025/01/16/g2_20250116174755A009.png"/></td>
-</tr>
-<tr>
-<td><img src="https://gdhxkj.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/file/2025/01/16/g3_20250116174816A011.png"/></td>
-</tr>
-</table>
-
-## 联系我吧
-
-<img src="https://gdhxkj.oss-cn-guangzhou.aliyuncs.com/file/2025/01/16/17c8bc62cbd5b58c27775e0c2ff83bd_20250116174058A003.jpg" style="width: 500px; display: block; margin: auto;"/>
-
-qwq

ruoyi-admin/src/main/resources/application.yml

@@ -7,7 +7,7 @@ ruoyi:
   # 版权年份
   copyrightYear: 2025
   # 文件路径 示例（ Windows配置D:/ruoyi/uploadPath，Linux配置 /home/ruoyi/uploadPath）
-  profile: /home/wangyu/uploadPath
+  profile: D:\temp
   # 获取ip地址开关
   addressEnabled: false
   # 验证码类型 math 数字计算 char 字符验证

ruoyi-admin/src/main/resources/libs/models/garbage/classes.txt

@@ -0,0 +1 @@
+trash

ruoyi-admin/src/main/resources/libs/models/models.json

@@ -0,0 +1,5 @@
+[
+  {"name":"garbage","path":"libs/models/garbage","size":[640,640],"backend":"OpenCV"},
+  {"name":"smoke","path":"libs/models/smoke","size":[640,640],"backend":"OpenCV"}
+
+]

ruoyi-video/src/main/java/com/ruoyi/video/thread/MediaTransferFlvByJavacv.java

@@ -201,16 +201,15 @@ public class MediaTransferFlvByJavacv extends MediaTransfer implements Runnable
         if (!enableDetection) return;
 
         modelManager = new ModelManager();
-        URL json = getClass().getResource("/models/models.json");
+        URL json = getClass().getResource("/libs/models/models.json");
         modelManager.load(json);
-
         // 你可按需切换单模型或多模型并行
         // detector = modelManager.get("person-helmet");
         detector = new CompositeDetector(
                 "all-models",
                 java.util.List.of(
-                        modelManager.get("person-helmet"),
+                        modelManager.get("garbage"),
-                        modelManager.get("vehicle-plate")
+                        modelManager.get("smoke")
                 ),
                 2 // 并行度
         );
@@ -345,6 +344,7 @@ public class MediaTransferFlvByJavacv extends MediaTransfer implements Runnable
             if (enableDetection) initDetectors();
         } catch (Exception e) {
             log.error("初始化检测模型失败：{}", e.getMessage(), e);
+            // 模型失败不影响推流，但不禁用检测
         }
 
         if (!createGrabber()) return;

ruoyi-video/src/main/java/com/ruoyi/video/thread/detector/OpenVinoYoloDetector.java

@@ -25,15 +25,9 @@ public final class OpenVinoYoloDetector implements YoloDetector {
         this.input = new Size(inW, inH);
         this.colorBGR = colorBGR;
 
-        // 自动查找模型文件
+        String xml = dir.resolve("model.xml").toString();
-        String xml = findModelFile(dir, ".xml");
+        String bin = dir.resolve("model.bin").toString();
-        String bin = findModelFile(dir, ".bin");
 
-        if (xml == null || bin == null) {
-            throw new Exception("找不到模型文件，请确保目录中存在 .xml 和 .bin 文件: " + dir);
-        }
-
-        // 读取类别文件
         Path clsPath = dir.resolve("classes.txt");
         if (Files.exists(clsPath)) {
             this.classes = Files.readAllLines(clsPath).stream().map(String::trim)
@@ -42,34 +36,19 @@ public final class OpenVinoYoloDetector implements YoloDetector {
             this.classes = new String[0];
         }
 
-        try {
+        this.net = readNetFromModelOptimizer(xml, bin);
-            // 加载模型，但强制使用OpenCV后端
-            this.net = readNetFromModelOptimizer(xml, bin);
 
-            // 强制使用OpenCV后端，避免OpenVINO依赖
+        boolean set = false;
+        if ("openvino".equalsIgnoreCase(backend)) {
+            try {
+                net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_INFERENCE_ENGINE);
+                net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);
+                set = true;
+            } catch (Throwable ignore) { /* 回退 */ }
+        }
+        if (!set) {
             net.setPreferableBackend(DNN_BACKEND_OPENCV);
             net.setPreferableTarget(DNN_TARGET_CPU);
-            
-            System.out.println("模型加载成功: " + name + " (使用OpenCV后端)");
-            
-        } catch (Exception e) {
-            throw new Exception("模型加载失败: " + e.getMessage() + 
-                              "\n请确保模型文件完整且格式正确", e);
-        }
-    }
-
-    /**
-     * 在目录中查找指定扩展名的模型文件
-     */
-    private String findModelFile(Path dir, String extension) {
-        try {
-            return Files.list(dir)
-                    .filter(path -> path.toString().toLowerCase().endsWith(extension.toLowerCase()))
-                    .map(Path::toString)
-                    .findFirst()
-                    .orElse(null);
-        } catch (Exception e) {
-            return null;
         }
     }