AIGlasses_for_navigation新手指南：Web界面各功能区详解与操作避坑提示

AIGlasses_for_navigation新手指南：Web界面各功能区详解与操作避坑提示

1. 平台介绍

视频目标分割系统是基于YOLO分割模型的智能检测工具，专门为AI智能盲人眼镜导航系统开发。这个系统能够实时识别图片和视频中的关键道路元素，帮助视障人士安全出行。

当前版本主要支持两种关键道路元素的识别：

检测类别	说明
blind_path	黄色条纹导盲砖（盲道）
road_crossing	人行横道/斑马线

2. Web界面快速入门

2.1 访问系统

在浏览器中输入以下地址即可访问系统：

https://gpu-{实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/

2.2 主界面布局

系统界面主要分为三个功能区：

1. 顶部导航栏：包含系统logo和功能标签页切换
2. 左侧操作区：上传文件和执行操作的按钮区域
3. 右侧展示区：显示原始文件和分割结果的对比视图

3. 图片分割功能详解

3.1 操作步骤

1. 点击「图片分割」标签页
2. 点击"选择文件"按钮上传图片（支持JPG/PNG格式）
3. 点击「开始分割」按钮
4. 等待处理完成后，右侧会显示分割结果

实用技巧：

• 上传前确保图片清晰，目标物体（盲道/斑马线）占据足够比例
• 夜间或低光照条件下拍摄的图片可能影响识别效果

3.2 结果解读

分割结果会用不同颜色标注：

• 盲道：黄色高亮区域
• 人行横道：白色条纹区域

常见问题：

• 如果未识别到目标，尝试调整拍摄角度或距离
• 部分破损的盲道可能无法完整识别

4. 视频分割功能详解

4.1 操作流程

1. 切换到「视频分割」标签页
2. 上传MP4格式的视频文件（建议时长不超过1分钟）
3. 点击「开始分割」按钮
4. 等待处理进度条完成
5. 点击「下载结果」保存处理后的视频

注意事项：

• 视频处理时间与长度成正比，长视频可能需要较长时间
• 建议先使用短视频测试效果

4.2 性能优化建议

• 降低视频分辨率可加快处理速度（720p效果与速度较平衡）
• 避免同时进行其他GPU密集型任务
• 确保网络连接稳定，大文件上传需要时间

5. 模型切换与管理

5.1 内置模型介绍

系统预置了三种实用模型：

1. 盲道分割模型（默认）

   • 文件：yolo-seg.pt
   • 识别：盲道、人行横道

2. 红绿灯检测模型

   • 文件：trafficlight.pt
   • 识别：7种交通信号状态

3. 商品识别模型

   • 文件：shoppingbest5.pt
   • 识别：AD钙奶、红牛等常见商品

5.2 模型切换步骤

1. 通过SSH连接到服务器
2. 编辑配置文件：

   # 修改为需要的模型路径 MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/模型文件名.pt"

3. 重启服务：

   supervisorctl restart aiglasses

避坑提示：

• 修改前备份原配置文件
• 确保新模型文件路径正确
• 切换模型后首次运行会较慢（需要加载模型）

6. 常见问题解决方案

6.1 服务管理命令

# 检查服务状态 supervisorctl status aiglasses # 重启服务（修改配置后必须执行） supervisorctl restart aiglasses # 查看实时日志 tail -f /root/workspace/aiglasses.log

6.2 典型问题处理

问题1：上传文件后无反应

• 检查网络连接
• 查看浏览器控制台是否有错误
• 确认文件大小不超过限制（图片<10MB，视频<50MB）

问题2：识别准确率低

• 确保拍摄角度正对目标
• 避免强光反射或阴影干扰
• 尝试不同距离拍摄

问题3：视频处理卡顿

• 降低视频分辨率
• 检查GPU使用情况（nvidia-smi）
• 关闭其他占用GPU的程序

7. 总结

AIGlasses_for_navigation系统通过直观的Web界面提供了强大的道路识别功能。掌握各功能区的作用和操作技巧，可以充分发挥系统潜力。记住以下要点：

1. 根据需求选择合适的模型
2. 上传清晰、规范的图片/视频素材
3. 遇到问题时先检查服务状态和日志
4. 性能问题可通过调整分辨率和优化拍摄条件改善

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