一、项目简介本项目是基于 YOLO 人脸检测、InsightFace ArcFace 识别、MySQL 和 PyQt6 的本地应急管理桌面系统。面向工厂、工地、园区和看护等场景支持人员注册、实时识别、陌生人告警、记录查询、人员管理、告警中心、日志审计和参数配置。二、核心功能登录注册首次使用注册管理员账号数据概览注册人数、今日识别、陌生人脸、未处理告警和近 7 天趋势实时监控摄像头、视频文件、图片文件识别人员注册图片或摄像头当前帧注册记录查询与告警处理日志审计和系统参数配置三、技术栈层级技术说明界面Python 3.9、PyQt6桌面监控与管理检测Ultralytics YOLO人脸定位识别InsightFace、ArcFace512 维特征比对数据MySQL 8.x、PyMySQL人员、日志和告警推理PyTorch、ONNX Runtime、OpenCVGPU/CPU 自动兜底四、识别原理YOLO 检出人脸框后InsightFace 对齐ArcFace 提取 512 维特征并做 L2 归一化再与库内特征计算余弦相似度。高于阈值判定为已注册人员否则记为陌生人并告警。实时监控把显示帧和识别帧分开画面高频刷新完整识别默认 2 FPS中间帧复用最近一次结果避免重复写库和重复告警。五、运行方式pipinstall-rrequirements.txt python main.py可在app/core/local_config.py或系统设置页配置 MySQL、YOLO 权重、InsightFace 目录、设备和阈值。程序连接后自动建库建表。默认 YOLO 权重train_result/yolo_face/weights/best.pt默认 InsightFace 目录data/insightface首次启动若无系统用户会进入管理员注册页。登录后先看数据概览再注册人员并打开实时监控。六、交付内容PyQt6 桌面端完整源码和识别引擎YOLO 训练产物、InsightFace 模型与数据库自动建表项目说明文档本项目为个人原创结构清晰功能完整适合课程设计、毕业设计和个人学习使用。如需购买项目成品或定制化需求可以联系作者。个人网址https://michael-jay.pages.dev/