基于YOLOv3 & PyWebView & Vue3 的实时视频流目标检测平台

概要

简要介绍最近的软件开发工作，开发了一个基于实时视频流的目标检测平台软件，视频如下。

A BiliBili video

界面演示

模型检测中

关于界面

软件结构

• 算法核心：基于 YOLOv3 算法源码作为算法后端。
• 前端核心：基于 Vue3 和 ElementUI Plus 框架。
• 后端：基于 PyWebView 和 Flask 后端框架

为什么不用 YOLOv5 ？

1. 暂时没有从事该方向的研究，因此 YOLOv3 目前足够了。
2. 从模型上来说，YOLOv5 没有特别大的改变，类似于优化的工作较多， 因此除非是有性能或者表现要求时才会考虑去选择其他算法。
3. 对于该软件而言，仅仅是调用接口的切换，其他改动并不多，因此升级算法也是极为容易的事情。

软件难点

• 视频流传输：利用生成器原理及线程同步，保证视频流数据大体一致
• 多状态控制：预测时需保证实时状态准确，因此用了几个 Lock 保证一致性。

可改进的内容

• 视频流暂时仅仅支持图片，无法与语音同步。
  • 改进：可采用 webSocket 技术。