模型添加置信度设置，敏感词分页

core/yolo.py

@@ -1,5 +1,5 @@
 from ultralytics import YOLO
-from service.model_service import get_current_yolo_model  # 带版本校验的模型获取
+from service.model_service import get_current_yolo_model, get_current_conf_threshold  # 新增置信度获取函数
 
 
 def load_model(model_path=None):
@@ -15,8 +15,8 @@ def load_model(model_path=None):
         return None
 
 
-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）"""
+def detect(frame):
+    """执行目标检测（使用动态置信度，仅模型版本变化时重新加载）"""
     # 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:
@@ -26,6 +26,8 @@ def detect(frame, conf_threshold=0.7):
         return (False, "无效输入帧")
 
     try:
+        # 获取动态置信度（从全局配置中读取）
+        conf_threshold = get_current_conf_threshold()
         # 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
@@ -43,13 +45,8 @@ def detect(frame, conf_threshold=0.7):
             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"YOLO检测过程出错：{str(e)}")
-        return (False, f"检测错误：{str(e)}")
+        return (False, f"检测错误：{str(e)}")