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CV Python Tigerpro

Flask + Vue 前后端分离的 多任务视觉 / 语音 AI 管理平台（RBAC + 模型管理 + 检测 / 姿态 / 人脸 / 车辆 / OCR 等）。

许可证： Apache-2.0（中文要点译本，仅供参考，以英文原版为准）· 仓库： https://github.com/5758703/CV_PythonVue_TigerPro

快速开始

backend/                 Flask + SQLAlchemy + JWT + Ultralytics / InsightFace / OCR …
frontend/frontend_home/  项目门户（Vue3 + Vite）          → http://localhost:5174
frontend/frontend_admin/ 管理控制台（Vue3 + Element Plus） → http://localhost:5173
  1. 后端：见 backend/README.md（推荐 Python 3.12 + scripts/setup_venv.ps1 / run_backend.ps1）
  2. 控制台：cd frontend/frontend_admin && npm install && npm run dev（:5173）
  3. 门户：cd frontend/frontend_home && npm install && npm run dev（:5174）
  4. 浏览器打开 http://localhost:5174 ，点「进入控制台」；默认账号 admin / admin123

本机请统一使用 localhost（勿混用 127.0.0.1）。前端总览见 frontend/README.md。

参与贡献

GitHub 是任务与决策的最终记录场所。统一流程：

Discussion → Issue（含验收标准）→ 认领 → PR → 评审 → Squash 合并 → CHANGELOG / 发版

文档 说明
CONTRIBUTING.md 开发环境、规范、分支与 PR
部署指南 本地 / Linux / Docker 详细步骤
GOVERNANCE.md 角色、权限、晋升与决策
ROADMAP.md 版本规划
SECURITY.md 安全漏洞请私密报告，勿公开开 Issue
CODE_OF_CONDUCT.md 行为准则
THIRD_PARTY_NOTICES.md 依赖与模型许可证
CHANGELOG.md 版本变更
新手任务（8 条） good-first-issue 文案
社区索引 文档导航

演示与截图

backend/                 Flask + Flask-SQLAlchemy + PyMySQL + Flask-Cors + Flask-JWT-Extended
frontend/frontend_home/  Vue3 + Vite（项目门户）
frontend/frontend_admin/ Vue3 + Vite + Element Plus + Vue Router + Pinia + Axios + ECharts
Tiger.AI.Platform.mp4
image 微信图片_20260719005341_513_226 ScreenShot_2026-07-05_122934_328
fall02_1786757013_fall.mp4
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功能

近期新增（重点）

能力 说明 入口 / 文档
跨镜 MTMC 重识别 多路共享拉流 → Tracklet → OSNet/CLIP 并联 Youtu → 车辆视觉 ReID+车牌融合 → 全局 ID；监控墙 AI 叠加；McByte++ 短时粘性 / 新生才长时 ReID /ai/mtmc · 文档
跌倒检测 姿态四指标；图片 / 视频 / 摄像头；异步标注视频与触发事件；告警规则 + 告警音 /ai/fall · 告警页 fall_detection
手势识别 MediaPipe 数字手势 + YOLO 中国手语，可多选同跑，视频序列输出 /ai/handpose
项目门户 frontend_home（:5174）+ 控制台深链；Cookie tiger_ai_token 登录态互通 http://localhost:5174
Windows 屏幕 RTSP 本机桌面推流接入摄像头管理 / 监控墙，便于无实体摄像头联调 操作说明
模型管理独立目录 侧栏根级「模型管理」（模型列表 + 模型训练），与「AI智能识别」同级并置顶 /ai/model · /ai/training

更完整的功能解读见：平台近期新增功能说明。

能力总览

  • 用户注册 / 登录（JWT 认证）
  • RBAC：用户·角色·部门(无限级树)·岗位·菜单/权限
  • 多对多：用户↔角色、用户↔部门、用户↔岗位、角色↔权限、用户↔权限
  • 权限分类：
    • 功能权限 — 菜单(M目录/C菜单)、按钮(F，前端 v-permission)、API 接口(A，后端校验)
    • 数据权限 — 角色 data_scope：1 仅本人 / 2 本部门 / 3 本部门及下级 / 4 全部
  • 视觉：目标检测 / 姿态 / 分割 / 跌倒检测 / 手势识别（含中国手语） / 人脸识别（InsightFace + OpenCV YuNet+SFace） / 行人重识别（Youtu ReID） / 跨镜 MTMC 重识别（强 ReID + 车辆车牌融合 + 监控墙 AI 叠加） / 图像修复（LaMa） / 表格识别（YOLO+RapidOCR+SLANet） / 目标追踪（含车辆追踪、人员离岗检测场景；离岗支持多工位与移动镜头运动补偿） 等
  • OpenCV Zoo 轻量能力：YuNet+SFace、Youtu Person ReID、EfficientSAM、LaMa、MobileNet V2（DNN + ORT 回退）
  • 安防检测模型包（11 个本地 ONNX）：烟火 / 森林火灾 / 灾害扩展、PPE 与安全帽、跌倒与行为、打架、武器、车牌等，种子分类「安防检测」（sec-*），ONNX Runtime CPU 推理，可挂图片/视频/摄像头检测与告警规则
  • 模型权重转换（pt → onnx）：模型管理支持异步导出（imgsz / dynamic / half），同目录存在 .onnx 时检测优先走 ONNX Runtime（YOLO_PREFER_ONNX=0 可关闭）；列表支持自定义每页条数（1–200）并本地记忆
  • 摄像头实时检测：支持 本地摄像头 与 网络摄像头（摄像头管理视频流）；Windows 本机可将 桌面屏幕 RTSP 推流 接入监控，见 docs/camera-screen-rtsp.md
  • 双前端：项目门户（宣传 / 深链入口）+ 管理控制台（RBAC 侧栏与 AI 工作台）

默认账号（种子数据自动写入）

账号 密码 角色 数据范围 说明
admin admin123 超级管理员(admin) 全部数据 全菜单 + 全部增删改
tiger 123456 普通角色(common) 本部门(前端组) 只读，用户列表仅见本部门

初始化幂等：sys_user 无数据时才灌种子（5 部门 / 4 岗位 / 31 菜单 / 2 角色 / 2 用户）。

数据表

表 说明
sys_user 用户（主部门 dept_id）
sys_role 角色（data_scope 数据范围）
sys_dept 部门（无限级树，ancestors 祖级链）
sys_job 岗位
sys_menu 菜单/权限（menu_type M/C/F/A）
sys_user_role / sys_user_dept / sys_user_post 用户的角色/部门/岗位（多对多）
sys_role_menu / sys_user_menu 角色权限 / 用户直接授权（多对多）

后端 backend

conda activate cv_python_tigerpro
cd backend
pip install -r requirements.txt

cp .env.example .env      # 编辑 .env 填入 MySQL 账号密码（默认 root/123456）
# MySQL 建库：
#   CREATE DATABASE cv_python_tigerpro DEFAULT CHARSET utf8mb4;

python app.py            # http://127.0.0.1:5001 （启动自动建表 + 灌种子）

返回结构统一 { code, message, data }，code=0 成功。请求头带 Authorization: Bearer <token>。

接口：

模块 路径 说明
认证 POST /api/auth/login 登录，返回 {token}
认证 POST /api/auth/register 注册（默认普通角色）
认证 GET /api/auth/info 当前用户 + 角色标识 + 权限标识
认证 GET /api/auth/routers 当前用户可见菜单树（侧栏）
认证 POST /api/auth/logout 退出
用户 /api/system/user GET 列表(数据权限) / POST / PUT / DELETE
角色 /api/system/role CRUD + 菜单授权 + data_scope
部门 /api/system/dept 树 + CRUD
岗位 /api/system/job CRUD
菜单 /api/system/menu 树 + CRUD
人脸 /api/ai/face 底库 CRUD / enroll / recognize
行人重识别 /api/ai/reid 底库 CRUD / enroll / recognize / search / search-video
健康 GET /api/health 健康检查

功能权限装饰器 @permission_required("system:user:add")；数据权限 apply_user_data_scope() 按角色 data_scope 过滤。

前端

仓库包含两个前端应用（总览：frontend/README.md）：

目录 角色 开发地址
frontend/frontend_home 项目门户（宣传 / 入口） http://localhost:5174
frontend/frontend_admin 管理控制台 http://localhost:5173

门户 frontend_home

cd frontend/frontend_home
npm install
npm run dev              # http://localhost:5174
  • 公开接口：/api/portal/summary、/api/health（经 Vite 代理 → :5001）
  • CTA 按登录态跳转：已登录直达目标页，未登录走 /login?redirect=；本机统一 localhost
  • 登录态：控制台写入 localStorage + Cookie tiger_ai_token，门户跨端口可读

控制台 frontend_admin

cd frontend/frontend_admin
npm install
npm run dev              # http://localhost:5173

Vite 代理：/api → http://127.0.0.1:5001。

  • 登录后守卫调 getInfo+getRouters → 动态侧栏 + 权限标识
  • 按钮级权限：v-permission="'system:user:add'"
  • 顶栏「项目门户」跳转 VITE_PORTAL_URL（默认 http://localhost:5174）
  • 支持门户深链：/login?redirect=/ai/fall
  • 页面：登录、首页、AI 任务页、系统管理（用户/角色/部门/岗位/菜单）

文档

文档 说明
投资人讲解文档 面向 VC 的全模块定位、市场与路演讲稿
部署指南总览 本地 / Linux / Docker 完整步骤
本地开发部署 Windows / macOS / Linux 本机联调
Linux 生产部署 Ubuntu / Debian / CentOS·RHEL：环境配置与完整操作步骤
Docker 部署 Compose 实验性编排
Supervision 使用汇总 RF-DETR 链路中 supervision.Detections / Annotator 触点
前端总览 门户 frontend_home + 控制台 frontend_admin
羽毛球分析模块 技术栈、姿态/球模型、球场与网线、HUD、API；含 §11 Roboflow 导出 YOLO zip 与自训指南
图像/视频分割模块 技术栈、依赖、模型权重、API 与使用流程（RF-DETR-Seg / YOLOE 图片视频 / MobileSAM）
数据标注功能说明 视频抽帧、Canvas 标注、YOLO 格式、构建训练集、API 与 FAQ
外接标注工具操作说明 X-AnyLabeling / CVAT / Roboflow 小白入门、分步举例与回灌说明
姿态估计模型选型说明 平台 7 款姿态模型对比；含羽毛球页六模型速查
数据标注质量检测与格式转换 质量检测指标解读、五类格式转换与训前检查清单
TigerAI平台模型框架与类型汇总 推理框架 / 任务类型 / 种子模型与工作台对照（含配图位）
人脸识别模块 InsightFace + YuNet+SFace、本地视频、五色关键点、底库与 API
人脸识别功能汇总 选型对照与本项目落地摘要
行人重识别 Youtu ReID、独立底库/权限、混合人脸、检测器优先级、API
跨镜 MTMC 重识别 多路共享拉流、强 ReID 并联、车辆车牌融合、全局 ID、监控墙 AI 叠加
平台近期新增功能说明 跨镜 MTMC / 跌倒 / 手势 / 门户 / 屏幕 RTSP / 模型管理目录等近期能力解读
Windows 屏幕 RTSP 推流 本机桌面推流接入摄像头管理与监控墙
OpenCV Zoo 轻量视觉 EfficientSAM / LaMa / MobileNet / 与人脸·行人索引
表格识别功能汇总 YOLO 检表 → RapidOCR → SLANet_plus；模型、API、前端与代码位置
目标追踪-场景分类说明 通用追踪 / 车辆追踪 / 人员离岗三场景架构、权限路由与扩展方式
人员离岗检测-功能说明 多工位离岗规则、镜头运动补偿（移动镜头工位锚定）、API 与验收
车辆追踪-技术说明与操作手册 车牌 OCR、测速、拥堵、运动轨迹与过车记录
检测告警模块 P0 烟火/聚集 + P1 PPE未戴帽/越线入侵、规则引擎与事件
P2 监控墙与陌生人脸告警 RTSP 监控墙 7×24、陌生人脸告警使用与实现
烟火与人员聚集告警功能汇总 框架与检测模型配合、规则阈值、叠加/事件实践、配图占位
越线入侵告警功能汇总 越线几何原理、规则引擎、追踪页画线使用与配置排查

文档内保留 实测截图占位，可在 docs/images/ 下按章节补充项目截图后替换。

启动顺序

  1. 启动 MySQL，建库 cv_python_tigerpro
  2. 后端 python app.py（:5001，自动建表+种子）
  3. 控制台 cd frontend/frontend_admin && npm run dev → http://localhost:5173
  4. 门户 cd frontend/frontend_home && npm run dev → http://localhost:5174
    打开门户后点「进入控制台」，用 admin/admin123 登录
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开源不易，接收赞赏

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