iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台，在钢铁、煤炭、矿山、稀土、机械加工、农业种植等领域应用。

iNeuOS Vision Detect机器视觉模型应用管理平台

一、平台概述

    iNeuOS Vision Detect是面向机器视觉训练、测试、管理和应用的管理平台，覆盖数据标注、数据管理、模型管理、训练管理、应用测试、摄像管理、告警管理、图像处理、视频处理与资源监控等业务闭环。平台支持从数据到模型再到业务应用的全流程管理，可用于快速构建“可训练、可部署、可运营”的视觉智能系统。

   典型行业：钢铁、煤炭、矿山、稀土、机械加工、农业种植等。

   典型场景：火灾识别、安全帽与人员合规检测、虫害识别、种植灾害监测、设备状态巡检等。

二、技术体系

1.主要技术体系

后端：Python，FastAPI框架，提供高性能的RESTful API

前端：Bootstrap和JavaScript，提供响应式用户界面

数据库：PostgreSQL，提供可靠的数据存储

模型引擎：Ultralytics YOLO，提供先进的目标检测能力

2.技术实现流程

（1）输入处理：从摄像头获取视频帧，使用YOLO模型进行目标检测

（2）特征提取：裁剪检测到的目标区域、使用带有CBAM的特征提取器提取特征的Transformer编码器增强特征

（3）目标匹配：预测轨迹的下一个位置、使用交叉注意力计算当前检测与现有轨迹的相似度、结合IOU和特征相似度进行匹配

（4）轨迹更新：更新匹配的轨迹、创建新的轨迹、管理未匹配的轨迹

（5）结果可视化：绘制检测框和追踪框、显示目标ID和类别、绘制运动轨迹

三、应用案例

3.1 种植虫害识别案例

    场景描述：在农业种植场景中，系统通过摄像设备采集叶片与作物表面图像，利用已训练的虫害检测模型对虫体、病斑、异常区域进行识别与定位。

    应用价值：辅助农技人员实现早发现、早预警、早治理，降低人工巡检成本，提升病虫害防控时效与准确性。

3.2 火灾安全识别案例

    场景描述：在厂区、仓储或园区场景中，系统对视频流进行实时分析，自动识别明火与疑似烟雾目标，结合告警管理模块触发通知与联动处置。

    应用价值：缩短火情发现时间，提高应急响应效率，支持安全生产与风险前置管理。

四、功能操作手册

1.数据标注

    数据标注模块用于创建标注项目、完成目标框选与标签维护，为训练提供高质量样本。

    数据标注项目列表：

 创建数据标注项目：

 在线数据标注：

 

2.数据管理

    数据管理是对图片标注后的数据进行管理，用于导入、校验与组织数据集，支持训练前的数据准备与资产治理。

    标注数据管理：

  添加标注的数据集：

3.训练管理

    训练管理模块用于配置训练任务、监控过程指标与日志，并管理模型产物。

    训练数据样本管理：

     创建训练任务：

     开始训练实时监测训练过程的日志：

4.模型管理

    模型管理模块用于加载已经训练好的模型、信息查看与版本管理，保障模型可追溯。

    训练好的模型管理：

 

 添加已经训练好的模型：

5.应用测试

应用测试模块用于模型推理验证与目标追踪，支撑效果评估与上线前验收。

对已经训练好的模型进行测试：

 针对本地摄像头进行模型实时追踪：

6.摄像管理

    摄像管理模块用于摄像设备接入、参数配置与运行状态管理，例如海康、大华等摄像头。

    对接入的摄像头进行管理：

 添加摄像头，配置摄像头信息、模型和告警信息等，并且进行测试：

 对接入的摄像头应用效果可以查看日志：

7.告警管理

    告警管理模块用于接入摄像头结合模型推理结束的事件汇聚、告警查询和处置闭环管理。

    接入摄像头实时视频流结合模型推理结果的告警信息：

 查看告警信息及图片信息：

8.图像处理

    图像处理模块用于离线图像增强、预处理与分析能力验证。

9.视频处理

    视频处理模块支持实时检测、运动检测、场景检测与提取帧等能力。

    提取视频中的某帧：

 场景检测：

 实时检测：

 运动检测：

10.资源监控

    资源监控模块用于观察系统运行资源，辅助容量规划与性能优化。

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