# BridgeCheckModels

**Repository Path**: tomcheng928/bridge-check-models

## Basic Information

- **Project Name**: BridgeCheckModels
- **Description**: No description available
- **Primary Language**: Python
- **License**: MulanPSL-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-05-04
- **Last Updated**: 2026-05-04

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 桥梁检测模型 - TensorRT 加速视频推理

## 快速开始

### Windows

双击 `run.bat` 即可，默认使用 `models/best.pt` + `video/test.avi`。

或命令行：
```bash
# 默认参数
run.bat

# 自定义
run.bat --model models/best.pt --video video/my_video.mp4 --conf 0.3
```

### Linux

```bash
chmod +x run.sh
./run.sh

# 自定义
./run.sh --model models/best.pt --video video/my_video.mp4 --conf 0.3
```

### 使用摄像头

```bash
run.bat --video 0              # Windows
./run.sh --video 0             # Linux
```

### 使用 RTSP 流

```bash
run.bat --video rtsp://192.168.1.100:554/stream
./run.sh --video rtsp://192.168.1.100:554/stream
```

### 高级用法

```bash
# 首次运行（安装依赖 + TRT 导出 + 推理，全程自动）
python scripts/setup_and_run.py

# 跳过依赖安装
run.bat --skip-install

# 跳过 TensorRT 导出，直接用 PyTorch 推理
run.bat --skip-export

# 指定置信度和 IoU 阈值
run.bat --conf 0.7 --iou 0.5
```

## 运行流程

脚本自动执行三个步骤：

| 步骤 | 说明 |
|------|------|
| 1. 依赖安装 | 检查并安装所需库（使用清华镜像源），已安装的自动跳过 |
| 2. TensorRT 导出 | `best.pt` → `best.engine`（FP16 量化，仅首次执行） |
| 3. 视频推理 | 加载模型 → 逐帧推理 → 输出标注视频 + JSON 检测数据 |

## 输出

推理完成后在 `output/` 目录生成：

- `*_trt_fp16.mp4` — TensorRT FP16 推理标注视频
- `*_cuda_fp16.mp4` — PyTorch CUDA FP16 推理标注视频
- `*_cpu.mp4` — CPU 推理标注视频
- `*.json` — 每帧检测框、类别、置信度的详细数据

## 目录结构

```
bridge-check-models/
├── run.bat                    # Windows 一键启动
├── run.sh                     # Linux 一键启动
├── models/best.pt             # 原始模型权重
├── video/                     # 放入测试视频
├── output/                    # 推理结果输出
├── engine/                    # TensorRT 引擎（自动生成）
├── scripts/
│   ├── setup_and_run.py       # 核心脚本（安装+转换+推理）
│   ├── install_tensorrt.py    # TensorRT 安装辅助
│   └── requirements.txt       # 依赖清单
└── README.md
```

## 环境要求

| 组件 | 最低版本 | 说明 |
|------|----------|------|
| Python | 3.8+ | 推荐 3.10+ |
| NVIDIA GPU | Volta+ | RTX 20xx / V100 及以上 |
| CUDA Toolkit | 11.8+ | 需安装 nvcc |
| NVIDIA 驱动 | 525+ | 支持 CUDA 12.6 |

## 推理模式自动降级

```
TensorRT FP16 (最快) → PyTorch CUDA FP16 → PyTorch CPU (最慢)
```

- CUDA 可用 + TensorRT 已安装 → TensorRT FP16
- CUDA 可用 + TensorRT 未安装 → PyTorch CUDA FP16
- CUDA 不可用 → PyTorch CPU

## 参数说明

| 参数 | 默认值 | 说明 |
|------|--------|------|
| `--model` | `models/best.pt` | 模型路径（.pt 或 .engine） |
| `--video` | `video/test.avi` | 视频源：文件路径/摄像头编号/RTSP流 |
| `--skip-install` | False | 跳过依赖安装 |
| `--skip-export` | False | 跳过 TensorRT 导出 |
| `--conf` | 0.5 | 置信度阈值 |
| `--iou` | 0.45 | NMS IoU 阈值 |

## 检测类别

| 英文 | 中文 |
|------|------|
| Crack | 裂缝 |
| Efflorescence | 析盐/风化 |
| Exposed rebar | 钢筋外露 |
| Spalling | 剥落 |