开发背景
家里养了三只猫咪，其中一只布偶猫经常出入厕所。但因为平时忙于学业，没法时刻关注牠的行为。我知道猫咪的如厕频率和时长与健康状况密切相关，频繁如厕可能是泌尿问题，停留过久也可能是便秘或不适。为了更科学地了解牠的如厕习惯，我计划搭建一个基于视频监控和AI识别的系统，自动识别猫咪进出厕所的行为，记录如厕时间和停留时长，并区分不同猫咪。这样即使我不在家，也能掌握猫咪的健康状态，更安心地照顾它们。
🎯 核心需求拆解：
1. 区域检测
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指定一个“如厕区域”，只在这个区域内检测是否有猫咪。
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可通过自定义矩形坐标或交互式选择方式设置该区域。
2. 猫咪检测 + 分类
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使用
YOLOv11做目标检测，识别猫咪是否进入区域。 -
分类出是哪只猫（通过猫脸识别或自定义分类模型实现）。
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支持动态添加新猫类别
3. 事件记录与图片保存
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检测到猫咪“进入区域”时：
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记录时间戳
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保存一张图片（入场图）
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检测到“离开区域”时：
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记录时间戳
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保存一张图片（离场图）
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计算如厕时间并保存（离开时间 - 进入时间）
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4. 记录保存
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记录内容包括：
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猫咪ID / 名称
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进入时间
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离开时间
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如厕时长
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图片路径
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保存为 SQLite 数据库
🛠️ 技术栈：
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检测模型：YOLOv11 进行目标检测（识别是否为猫及位置）
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分类模型：使用一个轻量 CNN 或
ArcFace + ResNet的猫脸识别模型（支持增量学习或动态注册） -
逻辑判断：跟踪猫咪是否进入区域（通过目标跟踪或 ID 跟踪）
✅ UI 界面设计：
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区域选择（绘制检测区域）【待更新】
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视频流预览（摄像头或视频）【待更新】
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猫咪管理（添加猫照片及名字）【已完成】
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事件记录展示（列表、时间线）【已完成】
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导出功能（CSV / Excel / 图片）【待更新】
✅ 一、猫咪分类模块（支持添加新猫）
思路：
我们用猫脸图片提特征，然后进行“最近邻”匹配：
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初次录入时，提取特征 + 存入特征库（保存为
.npy或 SQLite） -
实时推理时，检测到猫 → 裁剪猫脸 → 提特征 → 与已知猫对比 → 分类结果
模型选型（轻量）：
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使用
ResNet18或 MobileFaceNet 做猫脸识别 -
特征距离：欧氏距离 / 余弦相似度
✅ 二、YOLOv11 + 摄像头区域检测
功能：
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启动摄像头实时检测
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在图像中标注“如厕区域”
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判断猫是否进入区域
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裁剪猫图并交给分类模块识别
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管理状态（进入 / 离开）并记录时间
🧱 项目目录构建：
cat_monitor/
├── detector/ # YOLOv11 推理代码
│ └── yolo_detector.py
├── recognizer/ # 猫咪识别代码
│ ├── embedder.py # 提取猫脸特征
│ ├── database.py # 猫脸数据库管理
│ └── matcher.py # 分类识别逻辑
├── data/
│ └── embeddings/ # 猫脸特征向量存储
├── records/ # 图片与如厕记录
├── web/ # Flask 前端展示
├── main.py # 实时主程序
└── config.py
🐱 猫咪分类模块目标
✅ 功能概述：
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用户上传猫咪脸部图片 + 输入名字 → 添加新猫
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每张图提取特征（使用轻量模型）
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将猫的特征保存（后续用于识别）
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实时时：检测到猫 → 裁剪猫图 → 提特征 → 与库里比对 → 得出是哪只猫
🧠 分类逻辑核心流程：
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提特征（使用预训练猫脸模型 or 自训练轻量 CNN）
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保存特征向量（.npy）+ 名称映射
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比对：通过余弦相似度 / 欧氏距离 → 找出最接近的猫
✅ 模块设计方案
🔹 1. embedder.py – 提取猫脸特征
import torch
import torchvision.transforms as transforms
from torchvision.models import resnet18
from PIL import Imageclass CatEmbedder:def __init__(self, model_path=None):self.model = resnet18(pretrained=True) # 可替换为你训练的猫脸模型self.model.fc = torch.nn.Identity()self.model.eval()self.transform = transforms.Compose([transforms.Resize((224, 224)),transforms.ToTensor(),])def extract(self, img_path):img = Image.open(img_path).convert('RGB')img = self.transform(img).unsqueeze(0)with torch.no_grad():features = self.model(img)return features.squeeze().numpy()
🔹 2. database.py – 管理猫的特征库
import os
import numpy as np
import jsonclass CatDatabase:def __init__(self, db_path='data/embeddings'):self.db_path = db_pathself.mapping_file = os.path.join(db_path, 'cat_names.json')os.makedirs(db_path, exist_ok=True)if os.path.exists(self.mapping_file):with open(self.mapping_file, 'r') as f:self.name_map = json.load(f)else:self.name_map = {}def add_cat(self, name, embedding):cat_id = str(len(self.name_map))np.save(os.path.join(self.db_path, f"{cat_id}.npy"), embedding)self.name_map[cat_id] = namewith open(self.mapping_file, 'w') as f:json.dump(self.name_map, f)def get_all(self):embeddings = []names = []for cat_id, name in self.name_map.items():vec = np.load(os.path.join(self.db_path, f"{cat_id}.npy"))embeddings.append(vec)names.append(name)return embeddings, names
🔹 3. matcher.py – 识别猫咪身份
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as npclass CatMatcher:def __init__(self, db):self.db = dbdef match(self, query_vec, threshold=0.7):embeddings, names = self.db.get_all()if not embeddings:return "Unknown"sims = cosine_similarity([query_vec], embeddings)[0]best_idx = np.argmax(sims)if sims[best_idx] > threshold:return names[best_idx]return "Unknown"
✅ 流程示意图：
【上传猫脸图 + 名字】↓extract → embedding↓database.add_cat(name, embedding)↓
【实时分类时】→ 提特征 → matcher.match() → 猫名 / Unknown
✅ 测试：
# 测试添加猫
from recognizer.embedder import CatEmbedder
from recognizer.database import CatDatabaseembedder = CatEmbedder()
db = CatDatabase()vec = embedder.extract("cat_face_1.jpg")
db.add_cat("Mimi", vec)
# 测试识别
from recognizer.matcher import CatMatchermatcher = CatMatcher(db)
query_vec = embedder.extract("some_query_cat.jpg")
print(matcher.match(query_vec))
接下来制作一个猫咪添加页面的 Web 前端，用 Flask 实现，功能如下：
🧩 功能：
-
上传猫咪脸部图片（JPEG/PNG）
-
输入猫咪的名字
-
点击提交 → 提取特征并存入数据库
-
页面展示已有猫咪列表（含名字）
📁 项目结构（简化版）
cat_monitor/
├── recognizer/
│ ├── embedder.py
│ ├── database.py
│ └── matcher.py
├── web/
│ ├── app.py ← Flask 主程序
│ ├── templates/
│ │ └── index.html ← 上传页面
│ └── static/
│ └── uploads/ ← 存猫图
🔧 1. Flask 后端 (web/app.py)
from flask import Flask, render_template, request, redirect, url_for
import os
from recognizer.embedder import CatEmbedder
from recognizer.database import CatDatabaseapp = Flask(__name__)
UPLOAD_FOLDER = 'web/static/uploads'
app.config['UPLOAD_FOLDER'] = UPLOAD_FOLDER
os.makedirs(UPLOAD_FOLDER, exist_ok=True)embedder = CatEmbedder()
db = CatDatabase()@app.route('/', methods=['GET', 'POST'])
def index():if request.method == 'POST':name = request.form['name']file = request.files['image']if name and file:img_path = os.path.join(app.config['UPLOAD_FOLDER'], file.filename)file.save(img_path)vec = embedder.extract(img_path)db.add_cat(name, vec)return redirect(url_for('index'))# 显示已有猫_, names = db.get_all()return render_template('index.html', cats=names)if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)
🖼️ 2. HTML 页面 (web/templates/index.html)
<!DOCTYPE html>
<html>
<head><title>猫咪识别管理</title>
</head>
<body><h2>添加新猫咪</h2><form method="POST" enctype="multipart/form-data"><input type="text" name="name" placeholder="猫咪名字" required><input type="file" name="image" accept="image/*" required><input type="submit" value="添加猫咪"></form><h3>已录入猫咪：</h3><ul>{% for name in cats %}<li>{{ name }}</li>{% endfor %}</ul>
</body>
</html>
✅ 使用方法
- 启动 Flask 服务：
cd web
python app.py
-
打开浏览器访问
http://127.0.0.1:5000/ -
添加猫咪并上传图片，后台会自动提特征并保存
✅ 前端效果展示
