AIGlasses_for_navigation新手指南：Web界面各功能区详解与操作避坑提示
1. 平台介绍
视频目标分割系统是基于YOLO分割模型的智能检测工具，专门为AI智能盲人眼镜导航系统开发。这个系统能够实时识别图片和视频中的关键道路元素，帮助视障人士安全出行。
当前版本主要支持两种关键道路元素的识别：
| 检测类别 | 说明 |
|---|---|
| blind_path | 黄色条纹导盲砖（盲道） |
| road_crossing | 人行横道/斑马线 |
2. Web界面快速入门
2.1 访问系统
在浏览器中输入以下地址即可访问系统：
https://gpu-{实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/2.2 主界面布局
系统界面主要分为三个功能区：
- 顶部导航栏：包含系统logo和功能标签页切换
- 左侧操作区：上传文件和执行操作的按钮区域
- 右侧展示区：显示原始文件和分割结果的对比视图
3. 图片分割功能详解
3.1 操作步骤
- 点击「图片分割」标签页
- 点击"选择文件"按钮上传图片（支持JPG/PNG格式）
- 点击「开始分割」按钮
- 等待处理完成后，右侧会显示分割结果
实用技巧：
- 上传前确保图片清晰，目标物体（盲道/斑马线）占据足够比例
- 夜间或低光照条件下拍摄的图片可能影响识别效果
3.2 结果解读
分割结果会用不同颜色标注：
- 盲道：黄色高亮区域
- 人行横道：白色条纹区域
常见问题：
- 如果未识别到目标，尝试调整拍摄角度或距离
- 部分破损的盲道可能无法完整识别
4. 视频分割功能详解
4.1 操作流程
- 切换到「视频分割」标签页
- 上传MP4格式的视频文件（建议时长不超过1分钟）
- 点击「开始分割」按钮
- 等待处理进度条完成
- 点击「下载结果」保存处理后的视频
注意事项：
- 视频处理时间与长度成正比，长视频可能需要较长时间
- 建议先使用短视频测试效果
4.2 性能优化建议
- 降低视频分辨率可加快处理速度（720p效果与速度较平衡）
- 避免同时进行其他GPU密集型任务
- 确保网络连接稳定，大文件上传需要时间
5. 模型切换与管理
5.1 内置模型介绍
系统预置了三种实用模型：
盲道分割模型（默认）
- 文件：yolo-seg.pt
- 识别：盲道、人行横道
红绿灯检测模型
- 文件：trafficlight.pt
- 识别：7种交通信号状态
商品识别模型
- 文件：shoppingbest5.pt
- 识别：AD钙奶、红牛等常见商品
5.2 模型切换步骤
- 通过SSH连接到服务器
- 编辑配置文件：
# 修改为需要的模型路径 MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/模型文件名.pt" - 重启服务：
supervisorctl restart aiglasses
避坑提示：
- 修改前备份原配置文件
- 确保新模型文件路径正确
- 切换模型后首次运行会较慢（需要加载模型）
6. 常见问题解决方案
6.1 服务管理命令
# 检查服务状态 supervisorctl status aiglasses # 重启服务（修改配置后必须执行） supervisorctl restart aiglasses # 查看实时日志 tail -f /root/workspace/aiglasses.log6.2 典型问题处理
问题1：上传文件后无反应
- 检查网络连接
- 查看浏览器控制台是否有错误
- 确认文件大小不超过限制（图片<10MB，视频<50MB）
问题2：识别准确率低
- 确保拍摄角度正对目标
- 避免强光反射或阴影干扰
- 尝试不同距离拍摄
问题3：视频处理卡顿
- 降低视频分辨率
- 检查GPU使用情况（nvidia-smi）
- 关闭其他占用GPU的程序
7. 总结
AIGlasses_for_navigation系统通过直观的Web界面提供了强大的道路识别功能。掌握各功能区的作用和操作技巧，可以充分发挥系统潜力。记住以下要点：
- 根据需求选择合适的模型
- 上传清晰、规范的图片/视频素材
- 遇到问题时先检查服务状态和日志
- 性能问题可通过调整分辨率和优化拍摄条件改善
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