企业官网建设流程全解析

🍊作者：计算机编程-吉哥
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目录

一、项目简介

二、技术选型

模型

三、功能清单

四、项目亮点

1. 不只是"能识别"，而是"能落地"

2. 摄像头实时识别

3. 数据看板做得比较完整

4. RAG 智能问答

五、功能截图

一、项目简介

简单说：你上传一张化妆台的照片，AI 会自动框出里面的每一件美妆产品，告诉你它是什么、置信度多少、一共几件。

系统支持 4 类美妆产品的识别，配套了完整的前后端：

• 前端：Vue 3 + Element Plus + ECharts

• 后端：Django + PyTorch

• 模型：YOLOv8s

• 数据库：MySQL 8

除了单张识别，还做了批量识别、摄像头实时识别、检测记录管理、数据看板、AI 辅助建议、RAG 智能问答等功能。基本上是一个能直接跑起来、能演示、能验收的完整系统。

二、技术选型

模型

主模型用的是YOLOv8s，属于单阶段目标检测里兼顾速度和精度的经典选择。训练结果：

这个精度在美妆产品这种类别情况、特征相对固定的场景下，已经非常够用了。

三、功能清单

系统一共 26 个 API，按模块分：

鉴权：注册 / 登录 / 注销 / 当前用户

检测（核心）：

• 单图识别

• 批量识别（一次最多 20 张）

• AI 辅助建议

• 摄像头实时识别（开始 / 单帧推理 / 结束合成记录）

模型：模型列表 / 模型详情 / 模型切换

记录：分页列表 / 单条详情 / 删除

看板（7 个端点）：总览统计、类别分布、模型使用分布、识别趋势、置信度分桶、耗时分桶、识别方式雷达

知识库 + 个人中心：RAG 智能问答、知识库标题、个人资料、改密码、上传头像、用户管理

四、项目亮点

1. 不只是"能识别"，而是"能落地"

很多深度学习项目止步于一个predict.py。这个项目把训练好的模型真正接进了 Web 系统：有登录、有记录、有看板、有权限管理。模型只是其中一环，但整条链路是通的。

2. 摄像头实时识别

除了传图，还做了摄像头逐帧推理。前端调getUserMedia拿视频流，按帧发给后端，后端推理完返回 bbox。结束后自动合成一条检测记录，不会丢数据。

3. 数据看板做得比较完整

7 个聚合维度：记录数、总检出、平均置信度、平均耗时、4 类分布、模型使用分布、最近 N 天趋势、置信度分桶、耗时分桶、识别方式雷达。用的是 ECharts，视觉效果不错。

4. RAG 智能问答

知识库里预置了 8 条美妆产品语料，做了一个简单的检索增强问答。用户问"这个产品适合什么肤质"之类的问题，系统会先检索语料再回答。

五、功能截图