AIGlasses_for_navigation开发者手册：REST API接口文档与调用示例

AIGlasses_for_navigation开发者手册REST API接口文档与调用示例1. 系统概述AIGlasses_for_navigation是一个基于YOLO分割模型的智能视觉系统专门为辅助导航场景设计。这个系统能够实时检测和分割图片、视频中的关键导航元素最初是为AI智能眼镜导航系统开发的核心组件。系统目前主要支持两类关键导航元素的检测盲道检测识别黄色的条纹导盲砖人行横道检测识别斑马线区域2. 环境准备与快速接入2.1 基础环境要求在使用API之前请确保你的开发环境满足以下要求# Python环境要求 python_version 3.8 torch_version 1.10 opencv_version 4.5 # 硬件要求 gpu_memory ≥4GB recommended_gpu RTX 3060或更高性能显卡2.2 API服务地址系统的REST API服务通过以下地址提供https://gpu-{你的实例ID}-7860.web.gpu.csdn.net/请将{你的实例ID}替换为你实际的服务实例标识符。3. 核心API接口详解3.1 图片分割接口图片分割接口用于处理单张图片返回检测到的导航元素信息。接口地址/api/image-segmentation请求方法POST请求头Content-Type: multipart/form-data请求参数参数名类型必填说明imagefile是待处理的图片文件confidencefloat否置信度阈值默认0.5iou_thresholdfloat否IOU阈值默认0.45请求示例import requests url https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net/api/image-segmentation files {image: open(path/to/your/image.jpg, rb)} data {confidence: 0.6, iou_threshold: 0.5} response requests.post(url, filesfiles, datadata) result response.json() print(result)响应格式{ status: success, processing_time: 0.45, detections: [ { class: blind_path, confidence: 0.87, bbox: [x1, y1, x2, y2], segmentation_mask: base64_encoded_mask, area: 1250.5 } ], annotated_image: base64_encoded_image }3.2 视频分割接口视频分割接口用于处理视频文件返回处理后的视频下载链接。接口地址/api/video-segmentation请求方法POST请求参数参数名类型必填说明videofile是待处理的视频文件output_formatstring否输出格式默认mp4请求示例import requests url https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net/api/video-segmentation files {video: open(path/to/your/video.mp4, rb)} data {output_format: mp4} response requests.post(url, filesfiles, datadata) result response.json() print(result)响应格式{ status: success, processing_time: 12.8, video_duration: 10.5, output_video_url: https://.../processed_video.mp4, detection_summary: { blind_path: 15, road_crossing: 3 } }3.3 批量处理接口批量处理接口支持同时处理多张图片。接口地址/api/batch-process请求方法POST请求参数参数名类型必填说明imagesfile[]是多张图片文件batch_sizeint否批处理大小默认44. 模型管理与配置API4.1 模型切换接口系统支持多种预训练模型可以通过API动态切换。接口地址/api/switch-model请求方法POST请求参数参数名类型必填说明model_typestring是模型类型blind_path/trafficlight/shopping请求示例import requests url https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net/api/switch-model data {model_type: trafficlight} response requests.post(url, jsondata) result response.json() print(result)4.2 可用模型查询获取当前系统支持的模型列表。接口地址/api/available-models请求方法GET响应示例{ available_models: [ { name: blind_path, description: 盲道和人行横道检测, classes: [blind_path, road_crossing] }, { name: trafficlight, description: 交通信号灯检测, classes: [go, stop, countdown_go, countdown_stop] } ] }5. 错误处理与状态码5.1 常见HTTP状态码状态码说明处理建议200请求成功正常处理响应数据400请求参数错误检查参数格式和必填项413文件过大减小文件大小500服务器内部错误联系系统管理员5.2 错误响应格式{ status: error, error_code: INVALID_IMAGE_FORMAT, message: 不支持的图片格式请使用JPEG或PNG格式, details: 支持的格式: jpg, jpeg, png }6. 高级功能与性能优化6.1 流式处理接口对于实时应用场景可以使用流式处理接口。import cv2 import requests import numpy as np # 实时视频流处理示例 cap cv2.VideoCapture(0) url https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net/api/stream-process while True: ret, frame cap.read() if not ret: break # 编码帧数据 _, img_encoded cv2.imencode(.jpg, frame) # 发送到API response requests.post( url, dataimg_encoded.tobytes(), headers{Content-Type: image/jpeg} ) # 处理返回结果 if response.status_code 200: result response.json() # 在这里处理检测结果 print(f检测到 {len(result[detections])} 个目标)6.2 性能优化建议# 使用连接池提高性能 from requests.adapters import HTTPAdapter from urllib3.util.retry import Retry session requests.Session() retry_strategy Retry( total3, backoff_factor0.1, status_forcelist[429, 500, 502, 503, 504] ) adapter HTTPAdapter(max_retriesretry_strategy) session.mount(https://, adapter) # 批量处理优化 def process_batch(images, batch_size4): results [] for i in range(0, len(images), batch_size): batch images[i:ibatch_size] # 处理批次... return results7. 完整调用示例7.1 Python完整示例import requests import json import base64 from PIL import Image import io class AIGlassesClient: def __init__(self, base_url): self.base_url base_url self.session requests.Session() def detect_blind_path(self, image_path, confidence0.5): 检测图片中的盲道 try: with open(image_path, rb) as f: files {image: f} data {confidence: confidence} response self.session.post( f{self.base_url}/api/image-segmentation, filesfiles, datadata ) if response.status_code 200: return response.json() else: return {error: f请求失败: {response.status_code}} except Exception as e: return {error: str(e)} def process_video(self, video_path): 处理视频文件 try: with open(video_path, rb) as f: files {video: f} response self.session.post( f{self.base_url}/api/video-segmentation, filesfiles ) return response.json() except Exception as e: return {error: str(e)} # 使用示例 if __name__ __main__: client AIGlassesClient(https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net) # 图片检测 result client.detect_blind_path(test_image.jpg) print(检测结果:, result) # 如果需要显示处理后的图片 if result.get(status) success: img_data base64.b64decode(result[annotated_image]) img Image.open(io.BytesIO(img_data)) img.show()7.2 JavaScript调用示例// 使用Fetch API调用示例 async function detectBlindPath(imageFile) { const formData new FormData(); formData.append(image, imageFile); formData.append(confidence, 0.6); try { const response await fetch( https://gpu-your-instance-id-7860.web.gpu.csdn.net/api/image-segmentation, { method: POST, body: formData } ); if (response.ok) { const result await response.json(); console.log(检测结果:, result); return result; } else { throw new Error(请求失败: ${response.status}); } } catch (error) { console.error(检测错误:, error); return null; } } // 使用示例 const imageInput document.getElementById(imageInput); imageInput.addEventListener(change, async (event) { const file event.target.files[0]; if (file) { const result await detectBlindPath(file); // 处理结果... } });8. 总结通过本文介绍的REST API接口开发者可以轻松地将AIGlasses_for_navigation的智能视觉能力集成到自己的应用中。无论是简单的图片检测还是复杂的视频处理系统都提供了简单易用的接口。主要优势接口设计简单直观易于集成支持多种输入格式和输出选项提供完善的错误处理和状态管理支持模型动态切换适应不同场景需求在实际使用中建议根据具体应用场景选择合适的模型和参数配置以达到最佳的性能和准确度平衡。获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。