1.介绍

(1).基于SpringBoot+Docker+Cuda+Cudnn+Pythorch+Onnx+Tensorrt+Yolov8+ffmpeg+zlmediakit 的AI算法中台系统，本系统主要实现JAVA调用Python脚本的方式，实现在GPU(Nvidia Tesla T4)上进行yolov8的加速推理运算。

(2).项目可实现人、车、火灾烟雾、河道漂浮物、道路裂痕等视频的实时识别，并将识别结果通过ffmpeg推流到zlmediakit流媒体服务器，使得在web页面上可以同时查看原始视频和实时计算视频。

(3).项目每隔1分钟将推理结果信息和对应的图片推送到文件服务器minio和消息队列rocketmq,便于开发者获取到推理结果进行业务开发。

(4).项目同时支持基于ONNX的推理运算和基于Tensorrt的加速推理运算2种方式,只需在调用时传递不同参数即可。

(5).项目同时支持Linux和Windows环境，代码自动判断运行的环境并执行对应的.bat或.sh脚本文件以启动AI模型推理。

(6).项目包含前端完整代码和后端完整代码，开箱即用，为JAVA开发者训练、部署、使用AI模型提供了参考。

2.软件架构

(1).系统架构 本AI算法中台系统结合了SpringBoot开发Web项目的优势、Python训练调试AI模型的优势、Shell脚本便于调用Linux服务器资源的优势，将不同语言综合一起协调工作，并将项目运行在Docker容器中以便于运维和管理，让JAVA开发者能够方便训练、部署、使用AI模型。

(2).技术栈

开发环境：IDEA、JDK1.8、Maven、Gitlab、Pycharm、Anaconda3

软件架构：Nginx+SpringBoot + Vue + Shell + Python

前端框架：Vue + Nodejs

Web框架：SpringBoot

Orm框架：MyBatis3

数据库：Mysql、Redis、MongoDB

消息队列：RocketMq

文件服务：Minio

代码生成: FreeMarker自动生成后端Java代码和前端Vue代码

CPU设备: Intel(R) Xeon(R) Gold 5218 CPU @ 2.30GHz

GPU设备: Nvidia Tesla T4 16G

AI模型：Yolov8n

训练环境：Pytorch2.3.0 + Onnxruntime-gpu1.16.1 + Ultralytics8.2.48

推理环境: Cuda11.8 + Cudnn8.6.0 + Tensorrt8.5.1.7 + Onnxruntime-gpu1.16.1

推理加速: Tensorrt8.5.1.7

视频操作：Opencv4.7.0

视频推流: FFmpeg4.2.7

流媒体服务：Zlmediakit

部署环境：Docker + Ubuntu20.04

项目效果

3.如有问题，v

4.源码地址:
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(1).Gitee
java_pytorch_onnx_tensorrt_yolov8_vue: 基于SpringBoot+Docker+Cuda+Cudnn+Pythorch+Onnx+Tensorrt+Yolov8+ffmpeg+zlmediakit 的AI算法中台系统，本系统主要实现JAVA调用Python脚本的方式，实现在英伟达GPU上进行yolov8的onnx或tensorrt的推理运算，实现火灾烟雾等视频的识别，并将识别结果通过ffmpeg推流到zlmediakit流媒体服务器。

(2).GitHub
xiaoyeshenger/java_pytorch_onnx_tensorrt_yolov8_vue · GitHub