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ws/ws.py

@@ -18,9 +18,7 @@ from ocr.model_violation_detector import MultiModelViolationDetector
 
 # 配置文件路径（建议实际部署时改为相对路径或环境变量）
 YOLO_MODEL_PATH = r"D:\Git\bin\video\ocr\models\best.pt"
-FORBIDDEN_WORDS_PATH = r"D:\Git\bin\video\ocr\forbidden_words.txt"
 OCR_CONFIG_PATH = r"D:\Git\bin\video\ocr\config\1.yaml"
-KNOWN_FACES_DIR = r"D:\Git\bin\video\ocr\known_faces"
 
 # 模型池配置（根据GPU显存调整，每个模型约占1G显存）
 MODEL_POOL_SIZE = 3  # 最大并发客户端数
@@ -32,6 +30,15 @@ WS_ENDPOINT = "/ws"  # WebSocket端点路径
 FRAME_QUEUE_SIZE = 1  # 帧队列大小限制
 
 
+# 工具函数：获取格式化时间字符串
+def get_current_time_str() -> str:
+    return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
+
+
+def get_current_time_file_str() -> str:
+    return datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S_%f")
+
+
 # 模型池实现 - 提前初始化固定数量的模型实例
 class ModelPool:
     def __init__(self, pool_size: int = MODEL_POOL_SIZE):
@@ -40,10 +47,8 @@ class ModelPool:
         # 提前初始化模型实例（显存会在此阶段预分配）
         for i in range(pool_size):
             detector = MultiModelViolationDetector(
-                forbidden_words_path=FORBIDDEN_WORDS_PATH,
                 ocr_config_path=OCR_CONFIG_PATH,
                 yolo_model_path=YOLO_MODEL_PATH,
-                known_faces_dir=KNOWN_FACES_DIR,
                 ocr_confidence_threshold=0.5
             )
             self.pool.put(detector)
@@ -64,15 +69,6 @@ class ModelPool:
 model_pool = ModelPool(pool_size=MODEL_POOL_SIZE)
 
 
-# 工具函数：获取格式化时间字符串
-def get_current_time_str() -> str:
-    return datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
-
-
-def get_current_time_file_str() -> str:
-    return datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d_%H%M%S_%f")
-
-
 # 客户端连接封装
 class ClientConnection:
     def __init__(self, websocket: WebSocket, client_ip: str):