可以成功动态更换yolo模型并重启服务生效

core/yolo.py

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 import os
 import numpy as np
 from ultralytics import YOLO
-from service.model_service import get_current_yolo_model  # 从模型管理模块获取模型
-
-# 全局模型变量
-_yolo_model = None
+from service.model_service import get_current_yolo_model  # 带版本校验的模型获取
 
 
 def load_model(model_path=None):
-    """加载YOLO模型（优先使用模型管理模块的默认模型）"""
-    global _yolo_model
-
+    """加载YOLO模型（优先使用带版本校验的默认模型）"""
     if model_path is None:
-        _yolo_model = get_current_yolo_model()
-        return _yolo_model is not None
-
+        # 调用带版本校验的模型获取函数（自动判断是否需要重新加载）
+        return get_current_yolo_model()
     try:
-        _yolo_model = YOLO(model_path)
-        return True
+        # 加载指定路径模型（用于特殊场景）
+        return YOLO(model_path)
     except Exception as e:
         print(f"YOLO模型加载失败（指定路径）：{str(e)}")
-        return False
+        return None
 
 
-def detect(frame, conf_threshold=0.2):
-    """执行目标检测，返回(是否成功, 结果字符串)"""
-    global _yolo_model
-
-    # 确保模型已加载
-    if not _yolo_model:
-        if not load_model():
-            return (False, "模型未初始化")
+def detect(frame, conf_threshold=0.7):
+    """执行目标检测（仅模型版本变化时重新加载，平时复用缓存）"""
+    # 获取模型（内部已做版本校验，未变化则直接返回缓存）
+    current_model = load_model()
+    if not current_model:
+        return (False, "未加载到最新YOLO模型")
 
     if frame is None:
         return (False, "无效输入帧")
 
     try:
-        # 执行检测（frame应为numpy数组）
-        results = _yolo_model(frame, conf=conf_threshold, verbose=False)
+        # 用当前模型执行检测（复用缓存，无额外加载耗时）
+        results = current_model(frame, conf=conf_threshold, verbose=False)
         has_results = len(results[0].boxes) > 0 if results else False
 
         if not has_results:
@@ -49,11 +41,17 @@ def detect(frame, conf_threshold=0.2):
             cls = int(box.cls[0])
             conf = float(box.conf[0])
             bbox = [round(x, 2) for x in box.xyxy[0].tolist()]  # 保留两位小数
-            class_name = _yolo_model.names[cls] if hasattr(_yolo_model, 'names') else f"类别{cls}"
+            # 从当前模型中获取类别名（确保与模型匹配）
+            class_name = current_model.names[cls] if hasattr(current_model, 'names') else f"类别{cls}"
             result_parts.append(f"{class_name}（置信度：{conf:.2f}，位置：{bbox}）")
 
+        # 打印当前使用的模型路径和版本（用于验证）
+        # model_path = getattr(current_model, "model_path", "未知路径")
+        # from service.model_service import _current_model_version
+        # print(f"[YOLO检测] 使用模型：{model_path}（版本：{_current_model_version[:10]}...）")
+
         return (True, "; ".join(result_parts))
 
     except Exception as e:
-        print(f"检测过程出错：{str(e)}")
+        print(f"YOLO检测过程出错：{str(e)}")
         return (False, f"检测错误：{str(e)}")