AIGlasses_for_navigation小白教程：图片与视频分割全流程
1. 这个工具能帮你做什么？
你可能听说过智能盲人眼镜，但未必了解它背后的核心技术——目标分割。AIGlasses_for_navigation镜像不是炫酷的概念演示，而是一个真正能落地的视觉理解系统。它专为无障碍导航场景设计，但它的能力远不止于此。
简单说，它能“看懂”图片和视频里哪些是盲道、哪些是斑马线，并把它们从背景中清晰地“抠出来”。这不是简单的边缘检测，而是像素级的精准识别：黄色条纹导盲砖、黑白相间的斑马线，系统都能准确框出并填充高亮区域。
更关键的是，它不只停留在静态图片上。上传一段行走视角的街景视频，它能逐帧分析，实时标记出每一帧中的盲道走向和斑马线位置，生成带分割掩码的新视频。这对视障人士的实时导航、城市无障碍设施巡检、甚至自动驾驶辅助感知，都是实实在在的能力支撑。
整个过程不需要你写一行代码，也不用配置复杂环境。打开网页，上传文件，点击按钮，几秒钟后就能看到结果。本文将带你从零开始，完整走通图片分割、视频分割、模型切换这三步核心流程，每一步都配真实操作说明和注意事项。
2. 快速上手：图片分割三步到位
2.1 访问与登录
镜像部署后，你会获得一个专属访问地址，格式为：
https://gpu-{实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/复制这个链接，在Chrome或Edge浏览器中打开。无需注册、无需登录，页面加载完成后即可直接使用。界面简洁，顶部有「图片分割」和「视频分割」两个标签页，我们先点开「图片分割」。
2.2 上传与处理
准备一张包含盲道或斑马线的实拍照片。手机随手拍即可，但要注意两点：
- 光线充足，避免严重过曝或欠曝；
- 盲道/斑马线尽量居中、无大面积遮挡（如车辆、行人完全覆盖）。
点击页面中央的「选择文件」按钮，从本地选取图片。支持JPG、PNG等常见格式，单张图片建议小于10MB，确保上传流畅。
上传成功后，预览图会显示在页面左侧。确认无误，点击右侧醒目的「开始分割」按钮。此时页面会显示“处理中…”提示，后台正在调用YOLO分割模型进行推理。
2.3 查看与理解结果
处理通常在2–5秒内完成（取决于GPU性能）。结果会以左右分屏形式展示：
- 左侧：原始上传图片；
- 右侧：分割结果图——盲道区域被填充为亮蓝色，斑马线区域被填充为亮黄色，边界清晰锐利，且每个目标都配有带文字标签的彩色边框。
这不是简单的色块覆盖。系统同时输出了结构化信息：
- 检测到几个
blind_path（盲道）实例，每个都有精确坐标和置信度（如0.92）； - 检测到几个
road_crossing（斑马线）实例，同样附带坐标与置信度。
你可以把右侧结果图直接右键保存，用于报告、标注或进一步分析。对小白用户来说，最直观的价值在于：一眼就能确认“这条路有没有盲道”、“前方斑马线是否清晰可见”。
3. 实战进阶：视频分割全流程详解
3.1 视频准备与上传要点
切换到「视频分割」标签页。这里处理的是动态场景，对输入要求稍高：
- 格式：MP4（H.264编码）最稳定，AVI、MOV也可尝试；
- 时长：强烈建议首次测试用10–15秒短视频。因为系统是逐帧处理，30秒视频≈900帧，处理时间会明显增加；
- 内容：推荐使用第一视角步行拍摄的街景，镜头平稳、目标（盲道/斑马线）在画面中持续出现3秒以上；
- 分辨率：1080p（1920×1080）效果最佳。过高（如4K）会显著拖慢速度，过低（如480p）可能影响识别精度。
点击「选择文件」上传。注意：页面不会实时预览视频，仅显示文件名和大小。
3.2 处理过程与状态监控
点击「开始分割」后，页面会出现进度条和实时日志窗口。你会看到类似这样的输出：
[INFO] 正在加载模型... [INFO] 视频已解帧，共287帧 [INFO] 处理第1帧... 完成 [INFO] 处理第50帧... 完成 [INFO] 处理第100帧... 完成 ... [INFO] 所有帧处理完毕，正在合成视频... [SUCCESS] 分割完成！这个过程是透明的。如果某帧处理卡住（如日志长时间停在某一帧），大概率是该帧存在极端模糊、强反光或目标完全消失，可忽略，系统会自动跳过并继续。
3.3 结果下载与效果验证
处理完成后，页面会提供「下载分割视频」按钮。点击后，浏览器将自动下载一个新MP4文件，文件名通常为output_segmented.mp4。
用本地播放器打开它，你会看到：
- 原始画面保持不变；
- 盲道区域持续显示半透明亮蓝色覆盖层；
- 斑马线区域持续显示半透明亮黄色覆盖层；
- 每个覆盖层都随目标移动而平滑跟踪，无明显抖动或错位。
这是真正的“视频目标分割”，不是简单的贴图动画。它证明了系统具备时空一致性理解能力——不仅知道“是什么”，还知道“在哪里动”。
4. 灵活扩展：一键切换三种实用模型
4.1 为什么需要切换模型？
默认的yolo-seg.pt模型专注盲道与斑马线，但AIGlasses_for_navigation镜像内置了三套预训练模型，对应不同刚需场景：
- 盲道分割模型：解决“脚下路是否安全”的问题；
- 红绿灯检测模型：解决“前方信号是否允许通行”的问题；
- 商品识别模型：解决“货架上哪瓶是AD钙奶”的问题。
三者共享同一套前端界面和推理框架，切换只需改一行代码，无需重装、无需重新部署。
4.2 切换操作四步法（SSH连接方式）
注意：此操作需通过SSH登录服务器，非网页端操作。
第一步：连接服务器
使用你的云平台SSH工具（如Xshell、Terminal），输入实例IP和密钥，登录到运行该镜像的GPU服务器。
第二步：编辑配置文件
执行以下命令打开应用主程序：
nano /opt/aiglasses/app.py用方向键定位到约第15行，找到MODEL_PATH =这一行。
第三步：修改模型路径
根据需求，取消对应模型的注释（删除行首#），并确保其他两行仍被注释。例如，要切换到红绿灯检测：
# 盲道分割（默认） # MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/yolo-seg.pt" # 红绿灯检测 MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/trafficlight.pt" # 商品识别 # MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/shoppingbest5.pt"第四步：重启服务生效
按Ctrl+O保存，Ctrl+X退出nano编辑器，然后执行：
supervisorctl restart aiglasses等待几秒，刷新网页，你会发现界面功能未变，但所有分割结果已基于新模型——现在识别的是红灯、绿灯、倒计时等信号类别。
4.3 各模型实际效果对比
| 模型类型 | 输入示例 | 输出结果 | 小白友好提示 |
|---|---|---|---|
| 盲道分割 | 人行道俯拍图 | 蓝色盲道+黄色斑马线 | “蓝色=你能踩的路，黄色=你要过的地方” |
| 红绿灯检测 | 十字路口红绿灯特写 | go（绿灯）、stop（红灯）、countdown_go（绿灯倒计时）等标签 | “看到‘go’就走，‘stop’就停，数字变小代表快变灯” |
| 商品识别 | 便利店货架局部图 | AD_milk（AD钙奶）、Red_Bull（红牛）等标签 | “它认得包装上的字和颜色，不是靠形状猜” |
切换后无需重新学习，所有操作流程（上传→分割→下载）完全一致，只是“眼睛看到的内容”变了。
5. 稳定运行：服务管理与排障指南
5.1 日常服务状态检查
即使一切正常，也建议养成定期检查习惯。SSH登录后，执行：
supervisorctl status aiglasses正常返回应为：
aiglasses RUNNING pid 1234, uptime 1 day, 03:22:15若显示FATAL或STOPPED，说明服务异常，需立即重启。
5.2 快速排障三板斧
问题1：网页打不开，显示“无法连接”
→ 执行supervisorctl restart aiglasses
→ 若仍无效，检查GPU实例是否仍在运行（云平台控制台确认）。
问题2：图片上传后无反应，或点击分割没动静
→ 查看服务状态：supervisorctl status aiglasses
→ 若状态异常，重启；若正常，检查浏览器控制台（F12 → Console）是否有报错，常见为图片格式不支持或过大。
问题3：分割结果全是空白，或只有极少数框
→ 首先确认图片/视频中确实含有模型支持的目标（如盲道分割模型无法识别红绿灯）；
→ 检查光线：昏暗、逆光、反光场景下识别率会下降；
→ 尝试用文档提供的示例图测试（如有），排除数据问题。
5.3 查看详细日志定位深层问题
当常规方法无效时，日志是唯一真相来源：
tail -100 /root/workspace/aiglasses.log重点关注末尾10–20行，寻找ERROR或Traceback字样。典型错误包括：
CUDA out of memory：显存不足，需关闭其他占用GPU的进程；File not found：模型路径写错，核对app.py中路径是否与服务器实际文件位置一致；Permission denied：文件权限问题，可临时执行chmod 644 /root/ai-models/.../xxx.pt。
日志是调试的起点，不是终点。记录下错误信息，再针对性搜索解决方案，效率远高于盲目重启。
6. 总结：从入门到灵活应用的关键收获
回顾整个流程，你已经掌握了AIGlasses_for_navigation镜像的三大核心能力：
- 图片分割：上传即得，2秒出结果，精准定位盲道与斑马线；
- 视频分割：处理动态场景，生成带时空一致性的分割视频；
- 模型切换：通过修改一行代码，让同一套系统服务于交通信号识别、商品查找等不同任务。
这不是一个封闭的黑盒工具，而是一个开放的视觉理解平台。它的价值不在于技术多前沿，而在于把复杂的YOLO分割能力，封装成小白也能立刻上手、立刻见效的网页应用。你不需要懂卷积神经网络，只需要知道“传什么图、看什么结果、换什么模型”。
下一步，你可以尝试：
- 用自己手机拍一段小区道路视频，测试盲道连续性；
- 切换到红绿灯模型，拍一段路口信号灯，验证识别准确性；
- 把分割结果截图，发给社区工作人员，辅助无障碍设施评估。
技术的意义，从来不是堆砌参数，而是让看不见的人看见路，让繁琐的事变简单。
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