API集合

该项目为所有API集合，集成了视觉分析、聊天对话和语音处理等功能。

更新日志

- 20250410 部署到docker
- 20250403 部署到222.186.20.67时的更新

项目结构

```
API/
├── api/                   # 视觉分析和处理模块
│   ├── cpm_analyze.py     # CPM_OCR分析
│   ├── qwenvl_analyze.py  # QwenVL_OCR分析
│   ├── cpm_scene.py       # CPM_场景分析
│   ├── qwenvl_scene.py    # QwenVL_场景分析
│   ├── compare.py         # insightface 面部特征提取
│   ├── yolo.py            # YOLO目标检测
│   ├── face.py            # 人脸检测
│   ├── fall.py            # 跌倒检测
│   ├── pose.py            # 姿态估计
│   ├── media.py           # mediapipe 面部特征提取
|   ├── start_services.sh  #一键开始所有程序
|   └── stop.sh            #一键停止所有程序   
├── api_chat/            # 聊天和语音处理模块
│   ├── chat.py          # 聊天功能
│   ├── tts.py           # 文字转语音
│   ├── asr.py           # 语音识别
│   ├── GPT_SoVITS/      # GPT_SoVITS模型集成，
│   ├── sample/          # OpenBMB模型——学习音色，音色+文本内容
│   ├── tools/           # GPT_SoVITS模型——工具函数
│   ├── runtime/         # GPT_SoVITS模型——运行时函数
│   ├── docs/            # GPT_SoVITS模型——文档
|   └── weight.json       # GPT_SoVITS模型——权重
|  
├── producer_chat/     # 聊天生产者
├── producer/          # 算法生产者，分配任务
└── README             # 说明文档
```

主要功能

视觉分析模块 (api/) 支持图片、视频

- 目标检测 yolov8x
- 人脸检测 yolov8n-face
- 面部特征提取 insightface 、mediapipe
- 姿态估计 yolov8x-pose
- 跌倒检测 yolov8n-fall
- 场景理解、OCR分析（基于MiniCPM-v2.6和QwenVL-2B模型）

聊天对话模块 (api_chat/)

- 文本对话功能（Ollama-qwen2.5:3b）
- 语音识别 (ASR): 通过Whisper-large-v3模型
- 文字转语音 (TTS): 通过GPT_SoVITS模型
- 多模型支持（通过Ollama）

使用说明

API 部分 http://dev2.obscura.work/v1

1. producer 目录          # 生产者，分配任务
2. 服务器：222.186.20.67:8005
3. kafka 配置：222.186.20.67:9092
    topic分配：
    - yolo: "yolo"
    - pose: "pose"
    - qwenvl: "qwenvl"
    - qwenvl_analyze: "qwenvl_analyze"
    - cpm: "cpm"
    - cpm_analyze: "cpm_analyze"
    - fall: "fall"
    - face: "face"
    - mediapipe: "mediapipe"
    - compare: "compare"

4. redis 配置：222.186.20.67:6379
    db分配：
    - 4: "yolo"
    - 5: "pose"
    - 9: "qwenvl"
    - 32: "qwenvl_analyze"
    - 8: "cpm"
    - 31: "cpm_analyze"
    - 6: "fall"
    - 7: "face"
    - 10: "mediapipe"
    - 30: "compare"
    
5. 模型配置：
    - YOLO = "/obscura/models/yolo11n.pt"
    - POSE = "/obscura/models/yolo11n-pose.pt"
    - QWEN = "/obscura/models/qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct"
    - FALL = "/obscura/models/yolov8n-fall.pt"
    - FACE = "/obscura/models/yolo11n-face.pt"
    - MEDIAPIPE = "/obscura/models/face_landmarker.task"    
    - CPM(ollama) = "https://222.186.20.67:11435/api/generate"
6. 上传文件及结果保存目录：
    - UPLOAD_DIR = "/obscura/task/upload"
    - RESULT_DIR = "/obscura/task/result"

API_Chat 部分 http://dev2.obscura.work/v1_chat

1. producer_chat 目录  # 聊天生产者
2. 服务器：222.186.20.67:8008
3. kafka 配置：222.186.20.67:9092
    topic分配：
    - asr: "asr"
    - chat: "chat"
    - tts: "tts"
4. redis 配置：222.186.20.67:6379
    db分配：
    - 2: "api key"
    - 3: "api使用情况"
    - 11: "task 任务记录"
    - 12: "asr 记录"
    - 13: "chat 记录"
    - 14: "tts 记录"
    #语言
    - 63: "session_zh 中文"
    - 62: "session_en 英文"
    - 61: "session_ko 韩语"
    #音色
    - 15: "girl"
    - 16: "woman"
    - 17: "man"
    - 18: "leijun"
    - 19: "dufu"
    - 20: "hejiong"
    - 21: "mahuateng"
    - 22: "lidan"
    - 23: "dabing"
    - 24: "luoxiang"
    - 25: "xuzhiyuan"
    - 26: "yuhua"
    - 27: "liuzhenyun"
5. 音频文件保存目录：
    - OUTPUT_PATH=/obscura/task/audio_files  # 音频文件保存目录

注意事项

• 注意redis的db分配
• 注意kafka的topic分配
• 注意producer的config.py环境配置
• 注意producer_chat的.env环境配置
• 确保模型权重文件已正确配置
• 检查API密钥和环境变量设置
• 注意资源使用和性能优化