AIGlasses_for_navigation快速上手：图片/视频上传→实时分割→结果下载全流程

桦漫AIGC集成开发 | 微信: henryhan1117

1. 什么是AIGlasses_for_navigation？

AIGlasses_for_navigation是一个基于YOLO分割模型的智能视觉系统，专门用于实时检测和分割图片视频中的特定目标。这个系统最初是为AI智能辅助设备开发的视觉导航核心组件，现在以镜像形式开放给大家使用。

简单来说，这个系统能帮你：

• 自动识别图片视频中的盲道和人行横道
• 用不同颜色标记出检测到的区域
• 支持实时处理和批量处理
• 提供清晰的可视化结果

无论你是开发者、研究人员，还是对计算机视觉感兴趣的学习者，这个系统都能让你快速体验目标分割技术的实际应用效果。

2. 环境准备与快速访问

2.1 硬件要求

在使用之前，先确认你的环境满足以下要求：

项目	最低要求	推荐配置
GPU显存	4GB	8GB或以上
GPU型号	支持CUDA的显卡	RTX 3060及以上
内存	8GB	16GB
存储空间	10GB空闲空间	20GB以上

2.2 快速访问系统

访问系统非常简单，只需要在浏览器中输入以下地址：

https://gpu-{你的实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/

将{你的实例ID}替换为你自己的实例编号即可。首次访问可能需要几秒钟加载时间，稍等片刻就能看到操作界面。

3. 图片分割实战教程

3.1 上传图片

进入系统后，首先点击顶部的「图片分割」标签页。你会看到一个清晰的上传界面：

1. 点击"选择文件"或直接拖拽图片到上传区域
2. 支持JPG、PNG等常见图片格式
3. 图片大小建议不超过10MB以获得最佳处理速度

实用技巧：选择包含明显盲道或人行横道的图片，这样能更清楚地看到分割效果。城市街道、公园步道等场景的图片都很适合测试。

3.2 开始分割

上传图片后，点击蓝色的「开始分割」按钮。系统会开始处理图片，这个过程通常很快：

• 小图片（1MB以内）：1-3秒
• 中等图片（2-5MB）：3-8秒
• 大图片（5-10MB）：8-15秒

处理过程中，你会看到进度提示，耐心等待即可。

3.3 查看结果

处理完成后，页面会分成左右两栏显示：

左侧：原始图片 - 你上传的原始图像 右侧：分割结果 - 系统识别并标记后的效果

分割结果会用不同颜色标注检测到的目标：

• 🟡 黄色区域：盲道（blind_path）
• ⚪ 白色条纹：人行横道（road_crossing）

你可以仔细对比左右两边的图像，看看系统识别的准确度如何。

3.4 保存结果

如果对分割结果满意，点击「下载结果」按钮即可保存处理后的图片。下载的图片会保留所有的分割标记，方便你后续使用或分析。

4. 视频分割完整流程

4.1 准备视频文件

点击「视频分割」标签页，准备上传视频：

1. 视频格式支持：MP4、AVI、MOV等常见格式
2. 视频长度：建议先使用30秒以内的短视频测试
3. 视频大小：最好控制在100MB以内

注意事项：视频处理比图片需要更多时间，建议先从短视频开始体验。

4.2 上传和处理

选择视频文件后点击上传，然后点击「开始分割」。系统会开始逐帧处理视频：

• 处理进度会实时显示百分比
• 处理时间取决于视频长度和复杂度
• 30秒视频大约需要1-2分钟处理

期间请不要关闭浏览器页面，否则处理会中断。

4.3 下载处理结果

处理完成后，「下载结果」按钮会变为可用状态。点击即可下载处理后的视频文件。

下载的视频中，所有检测到的目标都会用颜色框标出，效果和图片分割类似，但是动态显示的。

5. 模型功能详解

5.1 当前支持的检测类别

系统内置了多个预训练模型，当前默认使用的是盲道分割模型：

检测类别	中文说明	识别效果
blind_path	盲道	黄色条纹导盲砖区域
road_crossing	人行横道	白色斑马线区域

5.2 其他可用模型

除了默认的盲道分割，系统还预置了其他实用模型：

红绿灯检测模型：

• 识别交通信号灯状态
• 支持绿灯通行、红灯停止、倒计时等状态
• 适合智能交通和辅助驾驶场景

商品识别模型：

• 识别特定商品（如AD钙奶、红牛饮料）
• 可用于零售场景的视觉识别
• 适合便利店商品管理应用

6. 高级功能：模型切换

6.1 修改模型配置

如果你想使用其他预置模型，需要修改配置文件：

# 默认使用盲道分割模型
MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/yolo-seg.pt"

# 如果想用红绿灯检测，改为：
MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/trafficlight.pt"

# 如果想用商品识别，改为：
MODEL_PATH = "/root/ai-models/archifancy/AIGlasses_for_navigation/shoppingbest5.pt"

6.2 重启服务生效

修改配置后，需要重启服务才能生效：

# 重启服务
supervisorctl restart aiglasses

# 查看服务状态
supervisorctl status aiglasses

# 查看详细日志
tail -100 /root/workspace/aiglasses.log

重启后，系统就会使用你指定的新模型进行处理了。

7. 常见问题与解决方法

7.1 检测不到目标怎么办？

如果系统没有检测到任何目标，可以尝试以下方法：

1. 检查图片内容：确保图片中包含盲道或人行横道
2. 调整拍摄角度：选择正对目标的图片，避免过于倾斜的角度
3. 优化光线条件：选择光线充足的图片，避免过暗或过曝
4. 尝试不同图片：有些图片可能不符合模型训练时的特征

7.2 视频处理速度慢

视频处理需要逐帧分析，确实比较耗时：

• 30秒视频约需1-2分钟
• 1分钟视频约需2-4分钟
• 建议先用短视频测试效果

如果处理时间异常长，可以检查GPU资源使用情况。

7.3 服务访问问题

如果无法访问服务或出现错误：

# 首先尝试重启服务
supervisorctl restart aiglasses

# 检查服务状态
supervisorctl status aiglasses

# 查看错误日志
tail -100 /root/workspace/aiglasses.log

大多数问题可以通过重启服务解决。

8. 总结

AIGlasses_for_navigation提供了一个简单易用的目标分割平台，让你无需复杂的环境配置就能体验先进的计算机视觉技术。

主要优势：

• 🚀 开箱即用，无需复杂安装
• 🎯 精准的盲道和人行横道识别
• ⚡ 支持实时图片和视频处理
• 🔄 多模型支持，可灵活切换
• 💻 友好的Web界面操作简单

适用场景：

• 无障碍设施检测与评估
• 智能导航系统开发
• 计算机视觉学习研究
• 城市道路智能化管理

无论你是想要快速验证一个想法，还是需要为自己的项目添加视觉识别能力，这个系统都能提供很好的起点。现在就去上传你的第一张图片，体验目标分割的神奇效果吧！

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