文件manage.py

Django项目的命令行工具，用于执行各种管理命令如运行服务器、迁移数据库等

文件requirements.txt

项目依赖的Python包列表

文件夹YOLOv11

settings.py:

Django项目的核心配置文件，包含数据库配置、中间件、应用注册等设置，使用MySQL数据库

文件夹home

apps

你这段代码是Django 框架中home应用的配置类代码，核心目的是在 Django 应用启动完成后，仅在主进程中初始化一个 YOLOv11 目标检测模型（加载预训练权重文件**yolo11n.pt**（轻量级权重）），让模型在应用运行期间保持就绪状态，方便后续业务逻辑中直接调用目标检测功能，无需重复加载模型（避免重复加载带来的资源消耗和耗时）。

comsumers

在 Django Channels 项目中，开发者通常会在每个应用（如你的home应用）下创建一个consumers.py文件，专门存放所有Consumer子类（如你的VideoStreamConsumer），这是社区约定的最佳实践：

便于代码归类和维护，让其他开发者快速找到实时通信相关的业务逻辑；
与views.py（处理 HTTP 请求）、models.py（数据模型）形成对应，保持项目结构的一致性。

核心功能是建立客户端与服务端的 WebSocket 长连接，通过多线程处理本地视频文件，利用 YOLOv11 模型对视频帧进行实时目标检测（带跟踪），并将处理后的视频帧以 Base64 编码格式通过 WebSocket 推送给客户端，实现视频流的实时可视化展示。

detect__main

这是一个封装好的 YOLO 目标检测 + 跟踪工具类，用来在后台线程中持续处理视频或摄像头流，并提供线程安全的 “最新帧 + 检测结果” 获取接口，方便 Web 前端或其他模块实时展示。

predict_img

这段代码就是给你的 Django 网站做 “眼睛” 的，让网站能看懂图片、视频、摄像头里有什么东西。

detect()单张静态图片静态图片一次性识别

process_video1()本地视频文件视频处理基础版（已过时）

process_video()本地视频文件 + 摄像头通用版（优先推荐，功能全）

process_camera()摄像头摄像头专用版（精细控制）

tools

get_device()：自动获取 PyTorch 可用的计算设备（GPU/CPU）

write_data(file_path, data_list: list or tuple)：将列表 / 元组数据写入文本文件

urls和views

views是这个文件的核心

urls里面的每一条path()都对应一个views里函数的接口

**detect_view(request)**：图片检测接口（处理前端上传图片并返回检测结果）：接收前端上传的静态图片，调用detect()工具函数完成 YOLO 检测，返回结果图片 URL 和结构化检测数据。

upload_video(request)：视频上传接口（接收视频并启动后台检测）：接收前端上传的视频文件，保存到本地，再启动独立线程执行视频帧的 YOLO 检测。

start_camera(request)：摄像头启动接口（开启指定摄像头并实时检测）：接收前端传入的摄像头编号，先停止正在进行的检测，再启动独立线程执行摄像头实时流检测。

get_frame(request)：获取视频 / 摄像头帧（返回带完整 URL 的帧数据）：从frame_storage缓存中读取最新的处理帧、帧序号、检测状态和结果，封装为前端可直接展示的格式返回。

get_latest_frame(request)：获取最新帧（简化版，仅返回 Base64 帧和检测结果）：与get_frame()功能类似，是简化版的帧获取接口，仅返回核心的 Base64 帧数据和检测结果。

stop_detection(request)：停止检测接口（终止正在运行的视频 / 摄像头检测）：接收前端的停止请求，设置终止标志，释放视频 / 摄像头资源，停止后台检测任务。

**set_model_view(request)**：模型切换接口（加载指定的 YOLO 权重文件）：接收前端传入的模型名称，验证模型文件是否存在，加载对应的 YOLO 模型，实现模型热切换（无需重启项目）。

**set_confidence_view(request)**：模型参数调整接口（修改置信度和 IOU 阈值）：用来判断 “两个框是不是同一个物体” 的标准。IOU阈值场景中物体很多、容易重叠 → 调高一点（0.5~~0.6），场景中物体稀疏 → 调低一点（0.3~~0.4）

home的ultralytics文件夹

YOLO11、YOLO11cls、YOLO11obb、YOLO11pose、YOLO11seg到底有什么区别

YOLO11 中的cls、obb、pose、seg是四种不同的视觉任务类型，各自负责解决不同的问题：cls是图像分类，只判断整张图片是什么，不关心物体位置；obb是旋转目标检测，能检测倾斜摆放的物体并输出带角度的旋转框；pose是姿态估计，专门识别人体或动物的关键点并还原骨骼动作；seg是图像分割，不仅能检测物体，还能逐像素地分割出物体的轮廓。它们的区别在于输出内容和适用场景不同：cls输出类别标签，适合整体判断；obb输出旋转框，适合处理倾斜目标；pose输出关键点，适合动作分析；seg输出像素级掩码，适合精确分割。简单来说，cls看 “是什么”，detect/obb看 “在哪里”，pose看 “动作如何”，seg看 “轮廓是什么样”，它们共同构成了 YOLO11 的多任务视觉能力。

他们既可以单独使用，也能够组合使用