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前言

基于 .NET 10 的多模型智能识别平台。

高效 · 灵活 · 易部署

项目简介

在 AI 应用落地过程中，模型管理与多任务识别一直是开发者的痛点。

不管是目标检测、图像分类、实例分割、姿态估计，还是定向检测（OBB），往往需要同时部署多个模型——传统方案在效率和易用性上常遇瓶颈。

项目正是为解决这些问题而生：

• 基于.NET 10的现代化架构

• 集成YoloDotNet高性能推理引擎

• 使用SQLite实现轻量级模型管理

• 提供开箱即用的智能识别平台

核心功能

多模型管理：增删改查、版本控制、快速切换

单机多任务识别：同时运行检测、分割、分类等不同任务

跨平台部署：支持 Windows / Linux / Docker，适配边缘设备与服务器

应用场景

功能特性

多模型管理

支持 CRUD 操作

模型版本化 & 快速切换

单机轻松维护多个 ONNX 模型

单机多任务流畅运行

支持任务类型：

• 目标检测（Detection）

• OBB 定向检测

• 图像分类（Classification）

• 实例分割（Segmentation）

• 姿态估计（Pose Estimation）

基于YoloDotNet高速推理内核

零配置，一键运行

跨平台 & 部署友好

• 支持Windows / Linux / Docker

• 轻量化设计，适配边缘设备（如 NVIDIA Jetson）和云服务器

• 开箱即用，大幅降低 AI 集成门槛

依赖组件

数据操作

• 集成Dapper+SqlSugarCore

• 支持高性能 SQL 映射与链式查询

• 自动建表，开发高效

• 轻量但具备生产级性能

YoloDotNet

C# 生态中极快、功能最全的 YOLO 推理库

支持模型版本：

• YOLOv5u | YOLOv8 | YOLOv9 | YOLOv10 | YOLOv11 | YOLOv12

• YOLO-World | YOLO-E

支持任务全覆盖：检测 / OBB / 分割 / 分类 / 姿态 / 跟踪

支持的任务类型

分类 (Classification)

检测 (Detection)

OBB 定向检测

分割 (Segmentation)

姿态估计 (Pose)

推理后端支持

ONNX Runtime

• CPU

• CUDA（NVIDIA GPU）

• TensorRT（高性能推理加速）

项目使用

NuGet 安装

dotnet add package xx.Yolo.Server

调用示例

namespace xx.Yolo.Test { internalclassProgram { static async Task Main(string[] args) { // 图片与模型路径（请替换为实际路径） string imagePath = "?????"; string onnxModel = "?????"; OnnxType onnxType = OnnxType.ObjectDetection; using SKImage image = SKImage.FromEncodedData(imagePath); // 执行识别 var result = await IdentityOperate.Instance(new IdentityData { Hardware = new CpuExecutionProvider(), IdentifyType = onnxType, OnnxPath = onnxModel, SN = $"{onnxType}_{onnxModel}" }).RunAsync(new ObjectDetectionData { Confidence = 0.23, Iou = 0.7, File = image.Encode().ToArray() }); // 获取结果并可视化 var detections = result.GetObjectDetectionResult().ToObjectDetection(); using SKBitmap output = image.Draw(detections); // 可保存或显示 output } } }

提示：可直接使用Tool进行可视化调试。

项目效果

Yolo调试工具

项目源码

应用于工业物联网项目上基础视觉识别服务，使用 .NET 10 与 Yolo 识别服务开发的 WebApi 服务 ，开箱即用。

为了防止丢失，可以在评论区留言关键字「视觉识别」，即可获取完整源码地址。

总结

一个面向实际工程场景的多模型智能识别平台，它将 .NET 10 的现代化能力、YoloDotNet 的高性能推理与 SQLite 的轻量管理有机结合，有效解决了 AI 落地过程中"多任务并行难、模型管理乱、部署成本高"三大痛点。

不管是工业质检、边缘计算还是科研实验，开发均可通过 NuGet 快速集成，实现从单模型到多任务视觉系统的平滑演进——无需 Python，无需复杂配置，纯 C# 即可驱动全栈 YOLO 视觉应用。

关键词

.NET 10、C#、#YOLO、#多模型推理、#目标检测、#OBB定向检测、#图像分割、#姿态估计、#图像分类、#ONNX、#YoloDotNet、#跨平台部署、#边缘计算、#工业视觉、#SQLite、#轻量化AI