基于TensorFlow.js和COCO-SsD模型的实时目标检测网络应用程序

实现流程

• 访问用户的桌面录屏并且显示视频源（位置居中）。
• 对视频源进行实时目标检测。
• 在检测到的目标周围绘制边界框，并用它们的类别和检测置信度进行标记。
• 在视频源下方显示一个唯一检测到的目标列表，显示目标类别和首次检测到的时间。
• 确保每个目标类别只列出一次，不管它被检测到多少次。
• 使用2帧每秒的检测频率来平衡性能和响应性。
• 包括屏幕录制访问和模型加载的错误处理。
• 为应用程序设计一个干净、现代的外观，并具有响应式设计。
• 将所有必要的HTML、CSS和JavaScriptt包含在一个单一的自包含文件中。
• 为TensorFlow.js和COCO-SSD模型库使用CDN链接。 请提供完整可运行的HTML文件，其中包含内联CSS和JavaScript。

效果图

代码

                                       
实时目标检测
     
                       
     
         
检测到的目标