""" 检测配置 """ # 检测配置 DETECTION_CONFIG = { 'target_classes': ['person'], # 检测目标类别 (支持中英文) 'confidence_threshold': 0.5, # 置信度阈值 'detection_fps': 2, # 检测帧率(每秒检测帧数),替代原来的detection_interval 'detection_interval': 4, # 兼容保留:检测间隔(秒),当detection_fps=2时间隔为0.5秒 # 检测图片保存配置 'save_detection_image': False, # 是否保存检测到人的图片 'detection_image_dir': '/home/admin/dsh/detection_images', # 图片保存目录 # 配对图片保存配置(全景+球机图片归入同一目录) 'enable_paired_saving': True, # 是否启用配对图片保存 'paired_image_dir': '/home/admin/dsh/paired_images', # 配对图片保存目录 'paired_time_window': 5.0, # 批次时间窗口(秒),同一窗口内的检测归为一批 # RK3588 平台使用 RKNN 安全检测模型 (包含人体检测) # 类别映射: 0=安全帽, 3=人, 4=反光衣 'model_path': '/home/admin/dsh/testrk3588/yolo11m_safety.rknn', 'model_type': 'rknn', # 模型类型: 'rknn', 'yolo', 'onnx' 'use_gpu': False, # RKNN 使用 NPU,不依赖 GPU # 安全检测模型的类别映射 'class_map': { 0: 'hat', 3: 'person', 4: 'reflective' }, 'person_class_id': 3, # 人员在模型中的类别ID 'person_threshold': 0.5, # 人员检测置信度阈值(降低以捕获更多目标) } # 安全检测模型配置 SAFETY_DETECTION_CONFIG = { # 模型路径 - 支持三种格式: # - YOLO: .pt 文件, 使用 ultralytics # - RKNN: .rknn 文件, 使用 rknnlite (RK3588 平台) # - ONNX: .onnx 文件, 使用 onnxruntime 'model_path': '/home/admin/dsh/testrk3588/yolo11m_safety.rknn', 'model_type': 'rknn', # 模型类型: 'auto', 'yolo', 'rknn', 'onnx' 'use_gpu': False, # RKNN 使用 NPU,不依赖 GPU 'conf_threshold': 0.5, # 一般物品置信度阈值 (安全帽、反光衣) 'person_threshold': 0.8, # 人员检测置信度阈值 # 检测类别映射 'class_map': { 0: 'hat', 3: 'person', 4: 'reflective' }, # 检测帧率配置 'detection_fps': 2, # 检测帧率(每秒检测帧数),默认每秒2帧 'detection_interval': 0.5, # 兼容保留:检测间隔(秒),由detection_fps计算得出 # 告警控制 'alert_cooldown': 3.0, # 同一目标告警冷却时间(秒) 'max_alerts_per_minute': 10, # 每分钟最大告警数 # 检测图片保存配置 'save_detection_image': True, # 是否保存检测到人的图片 'detection_image_dir': '/home/admin/dsh/detection_images', # 图片保存目录 'detection_image_max_count': 100, # 最大保存图片数量,超过后自动清理旧图片 }