# action-recognition

**Repository Path**: jsicu/action-recognition

## Basic Information

- **Project Name**: action-recognition
- **Description**: 开源行动识别项目，提供高效算法与工具，支持视频中人体动作检测与分类，助力计算机视觉研究与应用开发。
- **Primary Language**: Python
- **License**: Apache-2.0
- **Default Branch**: master
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 0
- **Forks**: 0
- **Created**: 2026-07-29
- **Last Updated**: 2026-07-29

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: Python, Yolo

## README

# 视频算法项目统一运行说明

本目录包含五个算法项目和一个统一应用入口：

- `dangerous-driving`：危险驾驶检测[危险驾驶子库](https://gitee.com/jsicu/dangerous-driving)
- `IllegalParkModel`：违停、逗留和人员入侵检测[违停识别子库](https://gitee.com/jsicu/illegal-parking)
- `speed-control`：双摄像头区间测速
- `goods-spilled`：车辆固体掉落检测
- `parabola`：隔栏抛物检测
- `unified_app`：统一视频多算法入口

六个入口共用根目录下唯一的 Python 虚拟环境：

```text
E:\model\.venv
```

子项目中不再单独保存 `.venv`。交付 ZIP 也不会携带虚拟环境，目标机器解压后通过安装脚本重建即可。

## 1. 安装共享环境

环境基线为 Python 3.13。在 `E:\model` 下执行：

```powershell
.\setup-env.ps1
```

脚本会：

- 创建 `E:\model\.venv`
- 安装五个算法和统一应用所需的公共依赖
- 使用普通版 `opencv-python`，避免与 `opencv-python-headless` 重复
- 默认安装 CPU 版 `onnxruntime`
- 检查关键模块、ONNX Runtime Provider 和依赖冲突

当前 CPU 环境验证版本包括 Python 3.13.1、OpenCV 5.0.0 和 ONNX Runtime 1.27.0。

### NVIDIA GPU 可选配置

安装 NVIDIA GPU 版 ONNX Runtime：

```powershell
.\setup-env.ps1 -Gpu
```

如需同时安装 CUDA 版 PyTorch，请根据目标机器的 CUDA 版本，从 [PyTorch 官方安装页](https://pytorch.org/get-started/locally/) 获取对应索引地址：

```powershell
.\setup-env.ps1 -Gpu -TorchIndexUrl "https://download.pytorch.org/whl/cuXXX"
```

安装脚本会确保 `onnxruntime` 和 `onnxruntime-gpu` 不会同时保留。GPU 不可用或初始化失败时，各算法会保持原有的 CPU 回退行为。

## 2. 启动项目

统一使用根目录下的 `run.ps1`，不需要分别激活子项目环境。

### 危险驾驶检测

```powershell
.\run.ps1 -Target dangerous test.jpg output
```

传入的参数会继续交给 `dangerous-driving/debug_cli.py`。

### 违停、逗留和人员入侵

```powershell
.\run.ps1 -Target illegal-park
```

默认启动 `IllegalParkModel/src/app.py` 的 Streamlit 页面。

### 区间测速

```powershell
.\run.ps1 -Target speed-control
```

只运行核心自检、不启动桌面界面：

```powershell
.\run.ps1 -Target speed-control --self-check
```

### 车辆固体掉落检测

```powershell
.\run.ps1 -Target goods-spilled
```

默认启动 `goods-spilled/app.py` 的 Streamlit 页面，端口由 Streamlit 分配；可通过附加参数指定端口：

```powershell
.\run.ps1 -Target goods-spilled --server.port 8502
```

### 隔栏抛物检测

```powershell
.\run.ps1 -Target parabola --video parabola\sample_throw.mp4 --config parabola\sample_config.json --output parabola\outputs\demo
```

运行结束后会在指定输出目录生成标注视频、事件记录和报告。

### 统一多算法应用

```powershell
.\run.ps1 -Target unified
```

或者环境、依赖安装好后直接项目目录下进入cmd运行
```powershell
python -m streamlit run unified_app\main.py
```

默认启动 `unified_app/main.py` 的 Streamlit 页面，端口8501。

## 3. 回归测试

在 `E:\model` 下执行：

```powershell
# speed-control
.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s speed-control\tests -v
.\run.ps1 -Target speed-control --self-check

# unified_app
.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s unified_app\tests -v

# goods-spilled
.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s goods-spilled\tests -v

# parabola
.\.venv\Scripts\python.exe -m unittest discover -s parabola\tests -v

# IllegalParkModel
.\.venv\Scripts\python.exe IllegalParkModel\test_tracker.py
.\.venv\Scripts\python.exe IllegalParkModel\test_violations.py
.\.venv\Scripts\python.exe IllegalParkModel\test_dedup.py

# 公共环境检查
.\.venv\Scripts\python.exe verify-env.py onnxruntime
```

危险驾驶真实图片冒烟测试：

```powershell
.\run.ps1 -Target dangerous test.jpg output\shared-env-smoke
```

## 4. 生成交付包

执行：

```powershell
.\build-package.ps1
```

默认生成：

```text
E:\model\dist\model-algorithms.zip
```

打包脚本会递归排除：

- `.venv`
- `.git`
- `__pycache__`
- `*.pyc`
- 根目录 `dist`

源码、配置文件和模型文件会保留。目标机器解压后先运行 `.\setup-env.ps1`。

如需指定文件名，输出仍需位于根目录的 `dist` 中：

```powershell
.\build-package.ps1 -OutputPath .\dist\custom-name.zip
```

## 5. VS Code 解释器

在 VS Code 中选择以下解释器：

```text
E:\model\.venv\Scripts\python.exe
```

可以通过命令面板执行 `Python: Select Interpreter`，然后选择或手动输入上述路径。不要再选择各子项目原有的 `.venv`。

## 6. 主要公共文件

- `requirements.txt`：CPU 公共依赖
- `requirements-gpu.txt`：NVIDIA ONNX Runtime 覆盖依赖
- `setup-env.ps1`：创建、更新和验证共享环境
- `verify-env.py`：检查公共环境和冲突包
- `run.ps1`：统一启动入口
- `build-package.ps1`：生成不含虚拟环境的交付 ZIP