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YOLOFuse 与 Vue 构建交互式多模态检测平台

在智能监控、自动驾驶和应急搜救等现实场景中，单一可见光图像的检测能力常常受限于光照不足、雾霾遮挡或夜间环境。传统模型在这种条件下容易漏检行人、车辆等关键目标，导致系统可靠性下降。如何让 AI “看得更清”，尤其是在“看不见”的时候？答案正逐渐指向——多模态融合。

近年来，结合红外（IR）热成像与可见光（RGB）图像的双流检测架构成为提升鲁棒性的主流方向。而 YOLOFuse 的出现，为这一技术路径提供了轻量高效、即开即用的实现方案。它基于成熟的 Ultralytics YOLO 框架扩展而来，专为处理配对的 RGB-IR 图像设计，并支持多种融合策略，在保持推理速度的同时显著提升了复杂环境下的检测精度。

但再强大的算法，若缺乏直观的操作界面，也难以被广泛使用。科研人员需要快速验证效果，产品经理希望演示原型，运维人员期待图形化配置——这些都呼唤一个可交互、可视化、易部署的应用入口。于是，我们将目光投向现代前端框架 Vue.js：通过构建 Web 端控制面板，用户无需编写代码即可完成图像上传、参数调节与结果查看，真正实现“算法服务化”。

YOLOFuse 的核心思想并不复杂：利用两路输入分别提取可见光的纹理细节与红外图像的热辐射特征，再在不同阶段进行融合，从而增强模型对低能见度目标的感知能力。整个流程延续了 YOLOv8 的 Anchor-free 设计，兼顾精度与效率。

其工作流程分为三个关键环节：

首先是双流编码。系统将 RGB 和 IR 图像送入共享权重或独立的主干网络（如 CSPDarknet53），各自提取空间语义信息。这种结构允许网络学习模态特有的表示，同时避免因直接拼接原始像素而导致的信息失衡。

接着是多阶段融合机制，这也是 YOLOFuse 灵活性的核心所在：
-早期融合：在输入层或将第一层卷积输出前将两幅图像通道拼接，实现像素级融合；
-中期融合：在网络中间层（例如 C3 模块之前）对特征图进行拼接或加权合并；
-决策级融合：两路分支各自完成检测头输出后，再通过置信度加权或联合 NMS 合并边界框。

实验表明，中期融合在参数量（仅 2.61 MB）与性能（mAP@50 达 94.7%）之间取得了最佳平衡，特别适合边缘设备部署；而早期融合虽能达到 95.5% 的更高精度，但模型体积几乎翻倍；决策级融合则因其强鲁棒性适用于动态变化场景。

最后，融合后的特征进入统一检测头，生成类别概率、边界框坐标和置信度分数，形成最终输出。

该框架已打包为社区镜像，所有依赖（PyTorch、torchvision、ultralytics）均已预装，项目代码位于/root/YOLOFuse，用户可直接运行训练或推理脚本，无需手动配置 CUDA 环境。默认集成 LLVIP 数据集——一个包含约 10,000 对配对图像的主流可见光-红外行人检测基准，涵盖夜间、雾霾等多种挑战性场景，极大降低了入门门槛。

为了便于集成到实际系统中，YOLOFuse 提供了简洁的 Python 推理接口。以下是一个典型的双流推理示例：

from ultralytics import YOLO import cv2 # 加载预训练的双流融合模型 model = YOLO('runs/fuse/weights/best.pt') # 假设已训练好 # 设置双模态输入路径 rgb_path = 'test_data/images/001.jpg' ir_path = 'test_data/imagesIR/001.jpg' # 执行融合推理 results = model.predict( source=[rgb_path, ir_path], # 双输入列表 fuse_mode='mid', # 指定中期融合 imgsz=640, conf=0.25, save=True # 自动保存可视化结果 ) # 展示结果 for r in results: im_array = r.plot() # 绘制检测框 im = cv2.cvtColor(im_array, cv2.COLOR_BGR2RGB) cv2.imshow('Fused Detection', im) cv2.waitKey(0)

这段代码展示了如何通过source=[path_rgb, path_ir]的方式传入双模态图像，并通过fuse_mode参数灵活切换融合策略。当save=True时，结果会自动保存至runs/predict/exp目录，方便后续分析。整个 API 设计高度兼容原生 YOLO 接口，开发者可以无缝迁移已有逻辑。

训练过程同样简化：只需执行一条命令即可启动双数据加载器、双分支模型构建及融合损失计算流程。

cd /root/YOLOFuse python train_dual.py

该脚本默认从cfg/data.yaml读取数据路径，训练日志、权重文件和评估曲线均自动归档于runs/fuse目录，符合标准工程实践。

如果说 YOLOFuse 解决了“能不能检”的问题，那么 Vue 则致力于回答“好不好用”的问题。

在一个完整的 AI 应用闭环中，前端不仅是展示层，更是人机协作的关键枢纽。我们采用前后端分离架构，将 Vue 作为可视化控制中心，后端通过 Flask 或 FastAPI 暴露 REST API 接口调用 YOLOFuse 完成推理任务。

前端负责三大功能模块：
1. 提供 UI 组件用于上传 RGB 与 IR 图像；
2. 允许用户选择融合模式（中期/早期/决策级）；
3. 发起 HTTP 请求并将返回结果渲染为可视化图像与结构化表格。

而后端承担计算密集型任务：
- 接收 multipart/form-data 格式的图像上传；
- 调用infer_dual.py执行双流推理；
- 返回包含 bounding boxes、labels、confidence scores 的 JSON 数据；
- 可选地返回融合结果图像的 Base64 编码以供前端直接显示。

通信协议采用标准 HTTP/HTTPS，数据格式为 JSON + 表单上传，确保跨平台兼容性。

借助 Vue 的响应式特性，我们可以轻松实现动态交互体验。例如，使用v-model实现表单联动，当用户切换融合模式时实时更新提示信息；结合 Element Plus 或 Vuetify 快速搭建美观控件；引入加载动画提供“正在检测”反馈；支持缩放查看高分辨率检测细节。

更重要的是，这类 Web 应用无需安装客户端，可在 PC、平板甚至手机浏览器上访问，极大提升了系统的可用范围。

下面是一段典型的 Vue 3 前端代码，展示了图像上传与请求发送的核心逻辑：

<template> <div class="upload-container"> <el-upload action="#" :auto-upload="false" :on-change="handleFileChange" multiple accept="image/jpeg,image/png"> <el-button>选择RGB与IR图像</el-button> </el-upload> <el-select v-model="fusionMode" placeholder="选择融合方式"> <el-option label="中期融合" value="mid"/> <el-option label="早期融合" value="early"/> <el-option label="决策级融合" value="decision"/> </el-select> <el-button type="primary" @click="submitImages">开始检测</el-button> <div v-if="resultImage" class="result-view"> <img :src="resultImage" alt="检测结果" /> </div> </div> </template> <script setup> import { ref } from 'vue' import axios from 'axios' const files = ref([]) const fusionMode = ref('mid') const resultImage = ref('') function handleFileChange(file) { files.value.push(file.raw) } async function submitImages() { const formData = new FormData() files.value.forEach(f => formData.append('images', f)) formData.append('fuse_mode', fusionMode.value) try { const res = await axios.post('/api/detect', formData, { headers: { 'Content-Type': 'multipart/form-data' } }) resultImage.value = 'data:image/jpeg;base64,' + res.data.image_base64 } catch (err) { alert('检测失败：' + err.message) } } </script>

该组件通过FormData构造请求体，使用 Axios 发送到/api/detect接口。后端接收后触发推理流程，并将生成的结果图像编码返回。

对应的 Flask 后端接口如下所示：

from flask import Flask, request, jsonify import uuid import os from infer_dual import run_inference # 假设已封装好的推理函数 app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = '/tmp/images' RESULT_FOLDER = '/root/YOLOFuse/runs/predict' @app.route('/api/detect', methods=['POST']) def detect(): if 'images' not in request.files: return jsonify({'error': '缺少图像'}), 400 files = request.files.getlist('images') mode = request.form.get('fuse_mode', 'mid') # 创建临时目录保存上传图像 session_id = str(uuid.uuid4()) rgb_dir = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, session_id, 'images') ir_dir = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, session_id, 'imagesIR') os.makedirs(rgb_dir, exist_ok=True) os.makedirs(ir_dir, exist_ok=True) # 分类保存 RGB 和 IR 图像（需约定命名顺序） for i, f in enumerate(files): if i % 2 == 0: f.save(os.path.join(rgb_dir, f.filename)) else: f.save(os.path.join(ir_dir, f.filename)) # 调用 YOLOFuse 推理 output_dir = run_inference(rgb_dir, ir_dir, fuse_mode=mode) # 读取结果图像并转为 base64 result_img_path = os.path.join(output_dir, '001.jpg') # 示例 with open(result_img_path, "rb") as img_f: import base64 img_base64 = base64.b64encode(img_f.read()).decode() return jsonify({'image_base64': img_base64})

该接口按规则分存图像至images与imagesIR子目录，调用封装好的推理函数执行检测，并将结果图像编码返回。整个流程清晰可控，易于扩展为批量处理或多帧视频流支持。

系统整体架构如下：

+------------------+ +---------------------+ | 用户浏览器 |<----->| Vue 前端应用 | | (UI交互、上传图像) | HTTP | (Vue.js + Element UI)| +------------------+ +----------+----------+ | | REST API v +----------------------------+ | 后端推理服务 | | (Python + Flask + YOLOFuse) | | - 接收图像 | | - 调用 infer_dual.py | | - 返回检测结果 | +-------------+---------------- | | 文件系统 v +-------------------------------+ | YOLOFuse 工作目录 | | /root/YOLOFuse | | ├── infer_dual.py | | ├── runs/predict/exp/ | <-- 结果输出 | └── datasets/LLVIP/ | <-- 默认数据集 +-------------------------------+

这一设计解决了多个实际痛点：
-环境配置复杂？使用预装镜像一键运行，彻底免除 CUDA 和 PyTorch 配置难题；
-结果难以评估？可视化界面直观呈现检测框与类别标签，便于人工判读；
-缺乏交互性？下拉菜单自由切换融合策略，支持动态调试；
-无法远程演示？支持本地或服务器部署，团队成员可通过浏览器共享访问。

当然，在落地过程中也有一些值得注意的设计考量：
-文件命名一致性：必须保证 RGB 与 IR 图像同名（如001.jpg与imagesIR/001.jpg），否则无法正确配对加载；
-显存占用：双流模型显存消耗约为单流的 1.8~2.2 倍，建议配备至少 8GB 显存的 GPU；
-异步优化：对于视频流或多图批量处理，应引入消息队列（如 Redis + Celery）防止阻塞主线程；
-安全防护：生产环境中应对上传文件做类型校验与大小限制，防范恶意攻击；
-日志追踪：记录每次请求的 session ID、时间戳和模型版本，便于后期审计与调试。

这套组合的价值远不止于技术整合本身。它代表了一种面向未来的 AI 工程化思维：让先进算法走出实验室，走进真实世界。

在科研教学中，它可以作为高校课程实验或毕业设计的理想模板，帮助学生理解多模态融合原理而不被环境配置困扰；在安防监控领域，能实现园区、边境、森林防火等场景下的全天候目标发现；在智能交通中，辅助自动驾驶车辆在雨雾天气识别障碍物；在应急救援中，配合无人机搭载双光相机提升灾后搜救效率。

更重要的是，它为企业提供了一个快速验证 AI 功能的 MVP（最小可行产品）原型框架——从前端交互到后端推理，从数据管理到结果可视化，一整套流程均可复用，大幅缩短产品孵化周期。

YOLOFuse 与 Vue 的结合，不只是“算法 + 界面”的简单叠加，而是形成了一种“后端强算力 + 前端高交互”的理想范式。它既保障了检测性能的前沿性，又赋予了系统前所未有的可用性。这正是当前 AI 落地所亟需的桥梁：不仅聪明，而且好用。