常见问题 (FAQ) ❓

在这里收集了开发者、试用者在部署和运行本项目经常遇到的问题。

1. 为什么检测不到画面中的某些后排学生？

这是计算机视觉系统常见的“尺度”挑战：

• 分辨率不足：如果摄像头画质为 720p 且教室极深，后排学生人脸可能只有 10x10 的像素块。这对任何 AI 都是巨大的挑战。建议使用 1080p 或 4K 的摄像监控。
• 光照严重不足：逆光或阴影区域极易丢失特征。

解决办法：您可以前往 flask/config.py，尝试调低目标检测的置信度阈值（CONF_THRESHOLD 修改为 0.25 等）。

2. 视频实时推理卡顿，只有不到 5 帧？

YOLO 推理是计算密集型任务：

• 未开启 GPU 加速：请确保您安装了 CUDA 版的 PyTorch 而非 CPU 版，并在启动日志中看到 device = cuda:0。
• 如果您的机器没有独立显卡（如普通的轻薄本部署），纯 CPU 推理大型模型非常吃力。

解决办法：如果您只有 CPU，可以尝试切换到更小的模型权重（例如从 yolo11m.pt 切换到 yolo11n.pt 版纳米模型）。

3. Java 端报 Connection Refused: localhost:5000？

这代表 Spring Boot 后端尝试调用 Python Flask AI 推理接口失败。

• 请检查是否已成功运行 Python 端的 app.py。
• 请检查 Python 的 Flask 服务是否因为缺少模块而闪退。
• 请确认端口并未被您电脑上的其他服务占用。

4. 如何将前端部署到云服务器？

由于本平台同时包含 Vue, Spring Boot, Flask 三个核心组件：

1. 推荐在云端使用 Nginx 作为反向代理服务器。
2. 前端 Vue 项目通过 npm run build 打包后产生的 dist 目录交由 Nginx 静态托管。
3. Nginx 配置 /api 转发请求给跑在 8888 的 Java Jar 包；配置 WebSocket 或直接转发 /ai 到跑在 5000 的 Python 端。