usman329/CODEALPHA_-YOLO-DETECTION
GitHub: usman329/CODEALPHA_-YOLO-DETECTION
基于 YOLOv8 Nano 和 TensorFlow.js 双引擎构建的实时计算机视觉平台，提供目标检测、持续跟踪、平滑渲染和逐秒分析导出能力。
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# AI 目标检测与跟踪平台 (YOLOv8 Nano)
一个 AI 驱动的计算机视觉平台，提供实时目标检测、目标跟踪、逐秒分析以及流畅的 60 FPS 边界框可视化。
## 🚀 核心功能
* **双检测引擎：**
* **YOLOv8 Nano (`yolov8n.pt`) 后端：** 由 Ultralytics 和 OpenCV 提供支持的深度神经网络，用于视频分析。
* **TensorFlow.js COCO-SSD (`lite_mobilenet_v2`) 客户端：** 直接在 GPU/WebGL 上运行的轻量级基于浏览器的实时目标检测器。
* **持续目标跟踪与平滑处理：**
* 中心点距离 + IOU 匹配算法，实现稳定的目标 ID。
* 指数移动平均线 (EMA) 坐标平滑器，防止边界框颤动和抖动。
* 关键帧之间的亚秒级 60 FPS 线性插值 (LERP)。
* **交互式 HUD 控制：**
* 实时置信度阈值滑块 (0% – 100%)。
* 类别切换过滤器（人、汽车、自行车、动物、配饰、物品）。
* 带有同步的并排原始视频与处理后视频视图的视频播放控制。
* 时间线检测矩阵与 CSV 导出功能。
## 📁 技术规格与要求
有关库、模型规格、参数和算法的完整列表，请参考：
* [`REQUIREMENTS.md`](./REQUIREMENTS.md) - 模型、Python 与 NPM 依赖项以及跟踪数学的完整文档。
* [`requirements.txt`](./requirements.txt) - Python 包列表。
* [`package.json`](./package.json) - 前端 NPM 包清单。
标签：TensorFlow.js, YOLOv8, 人工智能, 数据可视化, 用户模式Hook绕过, 目标检测, 目标追踪, 自动化攻击, 视频分析, 计算机视觉, 逆向工具