物件檢測介面

介面需要增加物件識別功能，物件檢測需要依賴三個檔案，這個需要在介面上增加乙個上傳檔案的功能，這三個檔案是配套使用的，要麼全部上傳成功，有乙個失敗的即為失敗使用者可以上傳多個模型

三個檔案分別以.pb,.pbtxt和.txt結尾

上傳的時候可以讓使用者給模型起乙個名字(比如使用者給模型起的名稱是ssd模型或河南台標模型）

其中.pb檔案是tensorflow生成的模型檔案,.pbtxt是opencv dnn模組用的，.txt中是模型中的物件名稱

model_path=/home/henan_output_dir/frozen_inference_graph.pb //使用者選擇的pb檔案使用者選擇模型名稱後把這三個檔案的路徑儲存到配置檔案中（如使用者選擇河南台標模型，就把對應的模型路徑寫入配置檔案）

pbtxt_path=/home/henan_output_dir/ssd_mobilenet_v1.pbtxt　　　　　　　　　　　 //使用者選擇的pbtxt檔案

object_name_path=/home/henan_output_dir/object_detection_classes.txt　　　　　//使用者選擇的txt檔案

object_detect_request=henan_10_blur 需要檢測的目標通過*分隔，henan_50_none是指對檢測到的henan物件準確率大於百分之50的進行blur操作 (物件名稱在.txt檔案中，每行是乙個物件名稱），操作現在只有兩個選項 none:不進行任何操作，blur 插值模糊

object_detect_with_gpu=0 //是否使用gpu進行檢測值為1時使用gpu進行檢測值為0時不適用gpu

object_detect_show_rect=1 //是否顯示檢測到的區域值為1時顯示值為0時不顯示

object_detect_skip_frame=5 //檢測間隔取值範圍1到100 每隔多少幀進行1次檢測值為1時每幀都進行檢測

proxy1_model_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb

proxy1_pbtxt_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt

proxy1_object_name_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/object_detection_classes_coco.txt

proxy1_object_detect_request=person_50_none*chair_10_none //需要檢測的目標通過*分隔，person_50_none是指對檢測到的person物件準確率大於百分之50的進行none操作,操作現在只有兩個選項 none:不進行任何操作，blur 插值模糊

proxy1_object_detect_with_gpu=1

proxy1_object_detect_show_rect=1

proxy1_object_detect_skip_frame=50

proxy2_model_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/frozen_inference_graph.pb

proxy2_pbtxt_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17.pbtxt

proxy2_object_name_path=/home/ssd_mobilenet_v1_coco_2017_11_17/object_detection_classes_coco.txt

proxy2_object_detect_request=person_50_blurproxy2_object_detect_with_gpu=1proxy2_object_detect_show_rect=1proxy2_object_detect_skip_frame=50

需要增加乙個介面用於展示使用者上傳的模型檔案

在模型列表頁面新增乙個新增模型按鈕，點選新增模型按鈕後顯示乙個彈出層頁面，彈出層內容

在編碼通道高階配置功能裡增加乙個

當使用者選擇物件檢測後顯示

物件檢測介面

檢測網路介面

JS物件檢測

opencv 物件檢測

物件檢測介面

檢測網路介面

JS物件檢測

opencv 物件檢測

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