基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序
Byyyi耀 2024-08-01 11:35:01 阅读 99
基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序
实现流程
访问用户的桌面录屏并且显示视频源（位置居中）。对视频源进行实时目标检测。在检测到的目标周围绘制边界框，并用它们的类别和检测置信度进行标记。在视频源下方显示一个唯一检测到的目标列表，显示目标类别和首次检测到的时间。确保每个目标类别只列出一次，不管它被检测到多少次。使用2帧每秒的检测频率来平衡性能和响应性。包括屏幕录制访问和模型加载的错误处理。为应用程序设计一个干净、现代的外观，并具有响应式设计。将所有必要的HTML、CSS和JavaScriptt包含在一个单一的自包含文件中。为TensorFlow.js和COCO-SSD模型库使用CDN链接。 请提供完整可运行的HTML文件，其中包含内联CSS和JavaScript。
效果图
代码
<code><!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">code>
<head>
<meta charset="UTF-8">code>
<meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">code>
<title>实时目标检测</title>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow/tfjs"></script>code>
<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/@tensorflow-models/coco-ssd"></script>code>
<style>
body {
font-family: Arial, sans-serif;
display: flex;
flex-direction: column;
align-items: center;
background-color: #f0f0f0;
margin: 0;
padding: 20px;
}
h1 {
color: #333;
}
#videoContainer {
position: relative;
margin-bottom: 20px;
}
#output {
position: absolute;
top: 0;
left: 0;
}
#detectionsList {
background-color: white;
border-radius: 8px;
padding: 20px;
box-shadow: 0 4px 6px rgba(0, 0, 0, 0.1);
max-width: 600px;
width: 100%;
}
#detectionsList h2 {
margin-top: 0;
}
#detectionsList ul {
list-style-type: none;
padding: 0;
}
#detectionsList li {
margin-bottom: 10px;
padding: 10px;
background-color: #f9f9f9;
border-radius: 4px;
}
#error {
color: red;
margin-top: 20px;
}
</style>
</head>
<body>
<h1>实时目标检测</h1>
<div id="videoContainer">code>
<video id="video" width="640" height="480" autoplay muted></video>code>
<canvas id="output" width="640" height="480"></canvas>code>
</div>
<div id="detectionsList">code>
<h2>检测到的目标</h2>
<ul id="detectedObjects"></ul>code>
</div>
<div id="error"></div>code>
<script>
const video = document.getElementById('video');
const output = document.getElementById('output');
const ctx = output.getContext('2d');
const detectedObjects = document.getElementById('detectedObjects');
const errorDiv = document.getElementById('error');
let model;
let detections = new Map();
async function setupCamera() {
try {
const stream = await navigator.mediaDevices.getDisplayMedia({ video: true });
video.srcObject = stream;
return new Promise((resolve) => {
video.onloadedmetadata = () => {
resolve(video);
};
});
} catch (error) {
errorDiv.textContent = '无法访问屏幕录制：' + error.message;
throw error;
}
}
async function loadModel() {
try {
model = await cocoSsd.load();
} catch (error) {
errorDiv.textContent = '无法加载模型：' + error.message;
throw error;
}
}
async function detectObjects() {
try {
const predictions = await model.detect(video);
ctx.clearRect(0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);
ctx.drawImage(video, 0, 0, ctx.canvas.width, ctx.canvas.height);
predictions.forEach(prediction => {
const [x, y, width, height] = prediction.bbox;
ctx.strokeStyle = '#00FFFF';
ctx.lineWidth = 2;
ctx.strokeRect(x, y, width, height);
ctx.fillStyle = '#00FFFF';
ctx.font = '16px Arial';
ctx.fillText(`${ prediction.class} (${ Math.round(prediction.score * 100)}%)`, x, y > 10 ? y - 5 : 10);
if (!detections.has(prediction.class)) {
const timestamp = new Date().toLocaleTimeString();
detections.set(prediction.class, timestamp);
updateDetectionsList();
}
});
} catch (error) {
console.error('检测对象时出错：', error);
}
setTimeout(detectObjects, 500); // 每2秒检测一次 (2 FPS)
}
function updateDetectionsList() {
detectedObjects.innerHTML = '';
detections.forEach((timestamp, objectClass) => {
const li = document.createElement('li');
li.textContent = `${ objectClass} - 首次检测时间: ${ timestamp}`;
detectedObjects.appendChild(li);
});
}
async function run() {
try {
await setupCamera();
await loadModel();
detectObjects();
} catch (error) {
console.error('应用程序初始化失败：', error);
}
}
run();
</script>
</body>
</html>
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