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本文介绍了一个基于视频监控和AI识别的猫咪如厕检测系统的开发过程。该系统旨在通过自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪，以监控其健康状况。系统采用Flask框架构建Web管理平台，集成了摄像头管理、算法控制、推流管理等功能模块，支持实时状态监控和远程控制。技术架构包括前端（Flask + Bootstrap + JS）、后端（Flask + SQLite + 多线程控制）以及子模块（线程管理器、推流控制器、算法封装）。通过该系统，用户可以更科学地了解猫咪的如厕习惯，及时发现健康问

本文介绍了一个基于视频监控和AI识别的猫咪如厕检测系统，旨在通过自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪，以监控其健康状况。系统通过嵌入FLV或HLS视频流播放器，实现视频流的实时展示与隐藏功能，用户可通过按钮控制视频区域的显示与隐藏，并在首次点击时启动播放器。文章详细说明了如何在主页面中插入HTML代码和播放逻辑，并提供了示例流地址的说明，帮助用户快速搭建和运行该系统。

YOLO 系列（YOLOv5/v8）使用的是.txt格式，每行为一个目标，记录相对归一化的位置信息；Faster R-CNN、SSD、RetinaNet 等模型常使用 Pascal VOC 格式（.xml文件）；而像LabelImg、CVAT 等标注工具默认生成的就是 Pascal VOC 或 COCO 格式。在模型训练、标注、评估之间自由切换格式，提高数据复用效率！因此，本文提供YOLO ↔ Pascal VOC 的双向转换工具代码。

在使用 YOLO 格式的数据进行训练或部署前，常常需要对标签文件进行清洗或修改。和，并支持自动打印检测到该类别的文件名，帮助你快速定位问题数据。

本小节将实现进阶功能，将检测画面实时推送到流媒体服务器（如 RTMP / RTSP / WebRTC） ，并在前端网页上实时观看效果。使用 `FFmpeg + RTMP 推流`

在做目标检测项目，尤其是基于 YOLOv5 或 YOLOv7 的改进实验时，我发现不同注意力机制对模型性能的提升确实有明显影响，比如提高小目标检测能力、增强特征表达等。但每次找代码都得翻论文、找 GitHub，效率很低。所以我干脆把常见的注意力模块（比如 SE、CBAM、ShuffleAttention、SimAM 等）都整理到一起，统一了格式和接口，方便自己后续做结构替换和对比实验。这个整理也能帮助我更系统地理解各类注意力机制的原理和实现方式，也希望能为有类似需求的人提供一些参考。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。📢 欢迎正在攻读硕博学位的同学，或是对人工智能充满热情的朋友们，关注我的个人公众号。在这里，我将持续更新博士期间阅读的前沿论文解读、项目实战经验分享，以及我对AI技术趋势的思考与探讨。来追踪当前进入区域的猫。，当猫走掉后，由于没有识别结果，无法判断是谁离开的。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。📢 欢迎正在攻读硕博学位的同学，或是对人工智能充满热情的朋友们，关注我的个人公众号。在这里，我将持续更新博士期间阅读的前沿论文解读、项目实战经验分享，以及我对AI技术趋势的思考与探讨。

现在的CatSessionTracker逻辑太简单，很容易出现短时间内重复检测一只猫咪。因为当前的 `CatSessionTracker` 是基于 `cat_present` 的简单布尔状态，一旦连续帧都识别到猫进入区域，就可能出现重复记录。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。完成之后，只要你在前端保存区域，系统就会在 1 秒内自动检测并加载新的区域配置。🔄 事件行为记录模块：进行中，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。🔄 检测区域绘制功能：进行中，计划支持用户自定义如厕检测区域。文件的变化，实现区域配置“自动更新”。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。完成之后，只要你在前端保存区域，系统就会在 1 秒内自动检测并加载新的区域配置。🔄 事件行为记录模块：进行中，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。🔄 检测区域绘制功能：进行中，计划支持用户自定义如厕检测区域。文件的变化，实现区域配置“自动更新”。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。🔄 事件行为记录模块：进行中，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。接下来实现在一个页面上 输入地址，然后截图，然后选择坐标，流程如下。🔄 检测区域绘制功能：进行中，计划支持用户自定义如厕检测区域。，让你在前端网页上手动框选如厕区域，然后保存坐标用于检测。

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。你是对的 —— 我们虽然在日志中记录了识别结果、也保存了失败截图，但还没有将识别结果（特别是进入/离开）写入数据库中的。🔄 事件行为记录模块：进行中，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。

`🐱 AILabeler 是一个轻量级目标检测标注系统，专为 YOLO 系列模型设计，支持图像上传、标注框管理、类别设置、自动标注（YOLOv8）、导出多格式训练数据等功能。项目已经发布至，后续会持续更新，欢迎 star🔧 安装运行。

构建一个基于实时视频流的猫咪如厕监控系统，具备以下核心功能：✅ 实时检测猫咪是否进入如厕区域（基于 YOLOv11）✅ 自动识别是哪只猫（支持多猫个体识别，分类器+匹配器双模式）✅ 自动记录猫咪如厕的时间、时长、截图✅ 所有如厕记录存入数据库并通过网页展示✅ 可动态添加新猫，不需要每次重新训练✅ 日志记录与失败识别图像保存，便于调试与优化。

1.分类模型训练2.matcher+目标检测混合检测分类3.未知目标自动更新

进行两项升级：1. 将如厕记录 **存储到 SQLite 数据库*** 替代 CSV 存储方式* 使用 SQLite 存储字段：猫名、进入时间、离开时间、如厕时长、图片路径等2. 前端页面支持 **上传猫脸图 & 添加猫*** 用户可以从 Web 上传图片 + 猫名 * 自动提特征并写入猫数据库（支持多图上传）

我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。🔄 目标检测与事件识别集成（YOLOv11）：功能开发中，已实现猫咪行为自动识别，正在集成至页面。⏳ 事件行为记录模块：待完善，将实现如厕进出时间、停留时长等事件记录功能。⏳ 检测区域绘制功能：待开发，计划支持用户自定义如厕检测区域。显示进入/离开时间、图片、猫名。

本次将继续制作 **实时检测模块**： 使用 **YOLOv11** 检测摄像头画面中的猫、判断是否进入指定区域，并调用分类模块识别是哪只猫

为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。

用户上传猫咪脸部图片 + 输入名字 → 添加新猫每张图提取特征（使用轻量模型）将猫的特征保存（后续用于识别）实时时：检测到猫 → 裁剪猫图 → 提特征 → 与库里比对 → 得出是哪只猫。