# truck-temp-anomaly-checker

**Repository Path**: naza/truck-temp-anomaly-checker

## Basic Information

- **Project Name**: truck-temp-anomaly-checker
- **Description**: 重卡温度传感器异常检测
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2025-11-06
- **Last Updated**: 2025-11-14

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 卡车温度异常检测项目

这是一个基于PaddleX的卡车温度异常检测项目，实现了自定义的Pipeline类，可以通过包安装模式被PaddleX工程发现和注册。

## 项目结构

```
truck-temp-anomaly-checker/
├── setup.py                  # 包安装配置文件
├── truck_temp_anomaly_checker/  # 主包目录
│   ├── __init__.py           # 包初始化文件
│   └── custom_pipelines.py   # 自定义Pipeline实现
└── README.md                 # 项目说明文档
```

## 安装方法

### 开发模式安装（推荐）

```bash
pip install -e /path/to/truck-temp-anomaly-checker
```

### 常规安装

```bash
pip install /path/to/truck-temp-anomaly-checker
```

## 使用示例

```python
# 1. 首先导入自定义包，这会触发Pipeline的自动注册
import truck_temp_anomaly_checker

# 2. 导入BasePipeline
from paddlex.inference.pipelines import BasePipeline

# 3. 通过实体名称获取并实例化Pipeline
temp_anomaly_pipeline = BasePipeline.get('truck_temperature_anomaly')()
enhanced_pipeline = BasePipeline.get('enhanced_temperature_anomaly')()

# 4. 使用Pipeline进行推理
result = temp_anomaly_pipeline(input_data)
```

## 自定义Pipeline说明

### TruckTemperatureAnomalyPipeline

- **实体名称**: `truck_temperature_anomaly`
- **功能**: 基础的卡车温度异常检测
- **使用场景**: 实时监控卡车运输过程中的温度变化，检测异常情况

### EnhancedTemperaturePipeline

- **实体名称**: `enhanced_temperature_anomaly`
- **功能**: 增强版温度检测，提供更高级的分析功能
- **使用场景**: 需要预测性分析、多维度检测的复杂应用场景

## 注意事项

1. 确保已正确安装PaddleX 3.0.0或更高版本
2. 导入顺序很重要：必须先导入自定义包，再尝试通过BasePipeline获取
3. 所有自定义Pipeline的entities属性值必须唯一，避免命名冲突
4. 在实际应用中，需要完善custom_pipelines.py中的预处理、推理和后处理逻辑

## 扩展方法

要添加新的Pipeline类：

1. 在custom_pipelines.py中创建新的类，继承BasePipeline
2. 为新类定义唯一的entities属性
3. 在__init__.py中导入新创建的类
4. 更新README.md文档