# ai-view-platform

**Repository Path**: Glacier_J/ai-view-platform

## Basic Information

- **Project Name**: ai-view-platform
- **Description**: ai 集成平台
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-25
- **Last Updated**: 2026-05-25

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# AI-View-Platform

基于 Ultralytics YOLO 的 AI 集成平台，提供从数据管理、模型训练、评估到推理部署的全流程可视化支持。

## 技术栈

| 层 | 技术 |
|---|------|
| 前端 | React 19 + TypeScript + Vite 8 + Ant Design 6 |
| 后端 | Python + FastAPI + SQLModel + SQLite |
| AI 引擎 | Ultralytics YOLO (v5/v8/v11) + PyTorch |
| 可视化 | Recharts + matplotlib |
| 状态管理 | Zustand |

## 项目结构

```
AI-View-Platform/
├── backend/                    # Python 后端
│   ├── main.py                 # FastAPI 入口 + lifespan
│   ├── core/
│   │   ├── config.py           # 配置管理 (Settings)
│   │   └── database.py         # SQLite 初始化 + session
│   ├── models/
│   │   ├── workspace.py        # 工作空间
│   │   ├── scene.py            # 场景模块注册
│   │   ├── dataset.py          # 数据集 (含版本/父ID)
│   │   ├── model.py            # 模型注册 (含预训练)
│   │   └── training.py         # 训练任务 (含Fork关系)
│   ├── api/v1/
│   │   ├── system.py           # GPU/CPU/磁盘监控
│   │   ├── workspaces.py       # 工作空间 CRUD
│   │   ├── datasets.py         # 数据集管理 + 统计
│   │   ├── models.py           # 模型管理 + 预训练列表
│   │   ├── trainings.py        # 训练流水线 + WebSocket + Fork
│   │   ├── evaluations.py      # 模型评估 (mAP/F1/矩阵)
│   │   ├── inferences.py       # 推理 (图片/批量/摄像头WS)
│   │   └── scenes.py           # 场景模块管理
│   ├── services/
│   │   └── training.py         # 训练进程管理
│   └── utils/
│       └── response.py         # 统一响应格式
├── frontend/                   # React 前端
│   └── src/
│       ├── App.tsx             # 路由 + 布局
│       ├── layouts/
│       │   └── MainLayout.tsx  # 侧边栏 + 工作空间选择
│       ├── pages/
│       │   ├── system/         # 系统监控面板
│       │   ├── datasets/       # 数据集管理
│       │   ├── models/         # 模型管理
│       │   ├── training/       # 训练工作台 (三栏布局)
│       │   ├── evaluation/     # 评估对比
│       │   ├── inference/      # 推理演示
│       │   ├── scenes/         # 场景模块
│       │   └── demo/           # 效果对比演示
│       ├── stores/
│       │   ├── training.ts     # 训练状态 (Zustand)
│       │   └── workspace.ts    # 工作空间状态
│       └── services/
│           └── api.ts          # Axios 封装
├── scenes/                     # 可迁移场景模块
│   └── bird-detection/         # 鸟类检测示例
│       ├── module.yaml         # 模块元信息
│       ├── config.yaml         # 推理/预处理参数
│       ├── preprocess.py       # 预处理管线
│       ├── postprocess.py      # 后处理管线
│       └── README.md           # 模块使用说明
├── models/                     # 模型文件存储
├── datasets/                   # 数据集存储
└── results/                    # 训练/评估/推理结果
```

## 核心功能

### 数据集管理
- 支持 YOLO / COCO / VOC 格式导入与标注解析
- 数据集版本控制 (parent_id 树形追溯)
- 类别分布统计与可视化

### 模型管理
- Ultralytics YOLO 系列统一管理 (YOLOv5/v8/v11)
- 预训练模型列表与一键下载
- 模型配置编辑、格式导出 (ONNX / TensorRT / OpenVINO)

### 训练工作台
- **三栏布局**: 实验列表 (280px) + 主区域 + 上下文面板 (可折叠)
- **新建实验**: 单页配置面板，含数据集分布图、预设模板 (4种)、资源估算
- **实时监控**: loss/mAP 指标曲线、GPU 面板 (温度/功耗/利用率)、日志流、暂停/恢复控制
- **结果分析**: F1 曲线 (含置信度滑块)、与父实验的 Delta 对比
- **实验对比**: 覆盖叠加曲线、最优/最差值高亮 (2-5 个实验)

### 实验 Fork
- 基于任意实验 Fork 出新实验（继承配置）
- parent_id 追溯形成实验谱系树

### 模型评估
- mAP50 / mAP50-95 / 精确率 / 召回率 / F1
- 混淆矩阵可视化
- 导出评估报告 (PDF)

### 推理部署
- 图片推理 (含标注框渲染)
- 批量推理 (目录级)
- 摄像头 WebSocket 实时流推理

### 模块化场景方案
- 特定场景封装为独立目录（含配置、模型引用、预处理/后处理脚本）
- 可独立迁移到其他项目，开箱即用
- 示例: `scenes/bird-detection/` — 监控摄像头鸟类检测识别

## 快速开始

### 环境要求

- Python 3.10+ (推荐 conda 环境)
- Node.js 20+
- GPU (可选，用于训练加速)

### 1. 后端

```bash
cd backend

# 创建 conda 环境
conda create -n yolo11-env python=3.11 -y
conda activate yolo11-env

# 安装依赖
pip install -r requirements.txt

# 启动服务 (端口 8000)
python main.py
# 或
uvicorn main:app --reload --port 8000
```

### 2. 前端

```bash
cd frontend

# 安装依赖
npm install

# 启动开发服务器 (端口 5173)
npm run dev
```

访问 `http://localhost:5173` 即可使用平台。

### 3. 使用场景模块

```bash
# 鸟类检测模块示例
cd scenes/bird-detection

# 查看模块说明
cat README.md

# 修改 config.yaml 配置摄像头源和模型路径后运行
python preprocess.py   # 数据预处理
# ... 接入平台训练/推理流程
python postprocess.py  # 结果后处理
```

## API 概览

| 模块 | 路径 | 主要端点 |
|------|------|---------|
| 系统 | `/api/v1/system` | `GET /info` — GPU/CPU/磁盘状态 |
| 工作空间 | `/api/v1/workspaces` | CRUD |
| 数据集 | `/api/v1/datasets` | 导入/列表/统计/版本/删除 |
| 模型 | `/api/v1/models` | 注册/列表/预训练/删除 |
| 训练 | `/api/v1/trainings` | 创建/启动/暂停/恢复/停止/Fork/对比/删除 |
| 评估 | `/api/v1/evaluations` | `POST /run` / `GET /confusion-matrix` / `GET /f1-curve` |
| 推理 | `/api/v1/inferences` | `POST /image` / `POST /batch` / `WS /camera` |
| 场景 | `/api/v1/scenes` | 注册/列表/详情/配置更新 |
| 训练监控 | `WS /api/v1/trainings/ws/{job_id}` | 训练指标实时推送 |

## 配置

主要配置通过 `backend/core/config.py` 中的 `Settings` 类管理，支持 `.env` 文件覆盖:

| 变量 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `DATABASE_URL` | `sqlite:///./data.db` | 数据库连接 |
| `CORS_ORIGINS` | `http://localhost:5173` | 前端地址 |
| `MODELS_DIR` | `../models` | 模型文件目录 |
| `DATASETS_DIR` | `../datasets` | 数据集目录 |
| `SCENES_DIR` | `../scenes` | 场景模块目录 |
| `RESULTS_DIR` | `../results` | 训练/评估/推理结果目录 |