YOLOFuse API封装示例：构建RESTful接口供前端调用-育师

YOLOFuse API封装示例：构建RESTful接口供前端调用

在夜间监控、边境巡逻或火灾救援等场景中，传统的可见光摄像头常常因为低光照、烟雾遮挡等问题“失明”。而红外成像虽然能在黑暗中看清热源轮廓，却难以识别目标的细节特征。如何让AI系统像人眼一样，在白天与黑夜之间无缝切换？多模态融合检测技术给出了答案。

YOLOFuse 正是为此类挑战设计的一套高效解决方案——它基于 Ultralytics YOLO 架构扩展而来，支持 RGB 与红外图像双流输入，并通过灵活的特征融合策略，在复杂环境下实现更鲁棒的目标检测。更重要的是，这套系统不仅适合科研实验，还能快速封装为 Web 服务，直接对接前端应用。

多模态感知的核心：从单通道到双流架构

传统 YOLO 模型依赖单一可见光图像进行推理，其性能高度依赖环境光照条件。一旦进入昏暗或烟雾弥漫的场景，检测准确率往往会大幅下滑。而 YOLOFuse 的创新之处在于引入了双分支骨干网络，分别处理 RGB 和红外（IR）图像，再在不同层级进行信息融合。

这种架构允许模型同时利用可见光中的纹理和颜色信息，以及红外图像中的热辐射分布，从而在夜间行人检测、火点识别等任务中表现出更强的适应性。具体来说，YOLOFuse 支持三种主流融合方式：

早期融合：将 RGB 与 IR 图像拼接为四通道输入（如 R/G/B/I），共享后续主干网络。这种方式计算成本最低，但可能因通道间语义差异导致特征混淆。
中期融合：两个分支独立提取浅层特征后，在中间层进行特征图拼接或加权融合。既能保留各自模态的独特性，又能实现跨模态交互，是目前推荐的平衡方案。
决策级融合：两分支完全独立输出边界框与置信度，最后通过 NMS 或加权投票合并结果。灵活性最高，但对后处理逻辑要求较高。

其中，中期特征融合表现尤为突出——在 LLVIP 数据集上达到了 94.7% mAP@50，而模型体积仅 2.61MB，非常适合边缘部署。

基于 Ultralytics 的工程化优势

YOLOFuse 并非从零构建，而是深度集成于Ultralytics YOLO框架之中。这一选择带来了显著的开发效率提升。Ultralytics 提供了简洁的 Python API 和命令行工具，使得训练、验证、推理流程高度自动化。例如：

from ultralytics import YOLO # 加载预训练模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 开始训练 results = model.train(data='coco.yaml', epochs=100, imgsz=640) # 推理测试 results = model('bus.jpg')

YOLOFuse 在此基础上进行了模块化改造，提供了train_dual.py和infer_dual.py等定制脚本，专门用于双模态数据的加载与联合推理。开发者无需重写整个训练流水线，只需关注融合逻辑的设计与优化即可。

此外，Ultralytics 支持导出为 ONNX、TensorRT 等格式，便于后续加速部署。这也意味着 YOLOFuse 可以轻松迁移到 Jetson 设备、工业相机或无人机平台，真正实现“一次训练，多端运行”。

数据组织规范：确保双模态同步的关键

要想让双流网络发挥最大效能，数据准备必须严谨。YOLOFuse 要求 RGB 与红外图像严格对齐——不仅是内容上的场景一致，还包括命名、路径结构和尺寸匹配。

典型的目录结构如下：

datasets/ ├── images/ │ └── 001.jpg # RGB 图像 ├── imagesIR/ │ └── 001.jpg # 对应红外图像（同名） └── labels/ └── 001.txt # YOLO 格式标注（归一化坐标）

这种设计确保了DataLoader能自动配对双模态样本。例如，当读取images/001.jpg时，系统会同步加载imagesIR/001.jpg，并使用同一份.txt标注文件进行监督学习。

实践建议：若缺乏真实红外图像，可临时复制 RGB 图像“冒充” IR 输入用于调试，但正式训练务必使用真实配对数据，否则融合机制将失去意义。

另外，若采集设备存在视场角偏差或时间延迟，还需引入图像配准（Image Registration）预处理步骤，避免空间错位导致特征错融。

封装为 RESTful API：打通前后端链路

在实际项目中，YOLOFuse 往往作为后端 AI 引擎，服务于 Web 或移动端前端。一个典型的解耦架构如下：

[前端页面] ←HTTP→ [Flask/FastAPI服务] ←→ [YOLOFuse推理引擎] ↓ [保存结果: runs/predict/exp]

前端负责上传图像、展示结果；后端则接收请求，调用 YOLOFuse 执行融合推理，并返回检测后的图像或 JSON 结果。这样的分离架构有利于团队协作，也方便未来接入数据库、消息队列或缓存机制。

下面是一个基于 Flask 的完整 API 实现示例：

from flask import Flask, request, jsonify, send_file import os import uuid from infer_dual import run_inference # 假设已封装好推理函数 app = Flask(__name__) UPLOAD_FOLDER = 'uploads' RESULT_FOLDER = 'runs/predict/exp' os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'images'), exist_ok=True) os.makedirs(os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'imagesIR'), exist_ok=True) @app.route('/detect', methods=['POST']) def detect(): if 'rgb' not in request.files or 'ir' not in request.files: return jsonify({'error': 'Missing RGB or IR image'}), 400 rgb_file = request.files['rgb'] ir_file = request.files['ir'] # 生成唯一ID防止冲突 uid = str(uuid.uuid4()) rgb_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'images', f'{uid}.jpg') ir_path = os.path.join(UPLOAD_FOLDER, 'imagesIR', f'{uid}.jpg') rgb_file.save(rgb_path) ir_file.save(ir_path) try: # 调用 YOLOFuse 推理逻辑 run_inference(rgb_path, ir_path) result_image = os.path.join(RESULT_FOLDER, 'image0.jpg') # 假设输出固定命名 return send_file(result_image, mimetype='image/jpeg') except Exception as e: return jsonify({'error': str(e)}), 500 if __name__ == '__main__': app.run(host='0.0.0.0', port=5000)

该服务监听0.0.0.0:5000，前端可通过 POST 请求/detect接口提交两个文件字段rgb和ir。后端保存图像至符合 YOLOFuse 要求的目录结构，调用推理函数处理后返回检测图像。

注意事项：
- 需提前将infer_dual.py中的主函数逻辑封装为可导入的run_inference()函数；
- 若原始脚本依赖命令行参数，建议改造成函数接口以支持模块化调用。

前端调用与用户体验优化

前端可以使用简单的 HTML 表单配合 JavaScript 发起请求：

const formData = new FormData(); formData.append('rgb', rgbFileInput.files[0]); formData.append('ir', irFileInput.files[0]); fetch('http://your-server-ip:5000/detect', { method: 'POST', body: formData }) .then(response => { const img = document.getElementById('result'); img.src = URL.createObjectURL(response.blob()); });

用户上传两张图像后，页面即时显示融合检测结果，形成闭环交互体验。

不过在真实部署中，还需考虑以下几点：

如何应对高延迟？

深度学习推理通常耗时数百毫秒甚至更长，若采用同步阻塞模式，会导致 HTTP 连接超时或界面卡顿。建议引入异步任务机制：

使用 Celery + Redis 构建任务队列；
客户端提交任务后立即返回任务 ID；
前端轮询/status/<task_id>获取处理进度；
完成后通知前端拉取结果。

这样既提升了并发能力，又增强了系统的稳定性。

如何支持批量处理？

对于需要分析大量图像对的场景（如视频帧序列），可扩展/batch-detect接口，接收多个文件对，统一推理后打包成 ZIP 文件下载。同时将结果路径记录至数据库，支持历史查询与追溯。

安全性加固措施

文件类型校验：限制仅允许.jpg,.png等图像格式上传，防止恶意文件注入；
存储隔离：每个请求使用 UUID 隔离存储空间，避免文件覆盖；
自动清理：设置定时任务定期删除uploads/和runs/predict/下的临时文件，防止磁盘溢出；
访问控制：生产环境中应添加 JWT 认证或 API Key 验证，限制未授权访问。

工程实践中的常见问题与对策

尽管 YOLOFuse 提供了强大的多模态检测能力，但在落地过程中仍面临一些典型挑战。

双模态图像未对齐怎么办？

如果 RGB 与红外摄像头安装位置不同，或帧率不一致，会导致图像内容错位。轻则影响融合效果，重则造成误检漏检。

解决思路包括：
-硬件层面：使用带硬件触发信号的双摄模组，保证帧级同步；
-软件层面：增加图像配准模块，利用 SIFT、ORB 等算法进行仿射变换校正；
-API 层面：在接收图像时检查分辨率是否一致，拒绝明显异常的输入对。

如何平衡精度与速度？

在边缘设备上运行双流模型，资源消耗比单模态高出近一倍。此时应优先选用“中期融合”策略——它在参数量增加极少的情况下，带来了接近最优的性能增益。

同时启用 GPU 加速（容器镜像已预装 CUDA 和 PyTorch），可将推理时间压缩至 100ms 以内，满足多数实时性需求。

是否可以复用现有标注？

是的。由于 RGB 与 IR 图像拍摄的是同一场景，且目标位置基本一致，因此可以直接复用 RGB 的 YOLO 格式标注文件（.txt）。这大大降低了数据标注成本，尤其适用于大规模夜视数据集构建。

当然，若红外图像中出现新的干扰物（如热噪点），可在后期人工修正标注以提升模型鲁棒性。

总结与展望

YOLOFuse 不只是一个学术原型，更是一套面向工业落地的实用工具链。它依托 Ultralytics YOLO 的成熟生态，实现了多模态检测的“开箱即用”：无论是环境配置、训练调优，还是服务封装，都极大降低了多模态 AI 项目的入门门槛。

通过将其封装为 RESTful API，我们可以轻松将其集成进智能安防平台、无人机巡检系统、消防机器人视觉模块等产品中，显著提升复杂环境下的感知能力。

未来，还可进一步探索以下方向：
- 将模型导出为 ONNX 并结合 TensorRT 加速，提升吞吐量；
- 利用 WebGPU 在浏览器端实现轻量化推理，减少服务器压力；
- 引入自监督预训练，缓解红外数据稀缺问题；
- 支持视频流输入，实现实时双模态目标追踪。

随着硬件成本下降和多传感器融合趋势加强，像 YOLOFuse 这样的轻量级双流框架，正在成为下一代智能视觉系统的核心组件之一。

YOLOFuse API封装示例：构建RESTful接口供前端调用