OpenIris - 智能目标检测与 AI 识别 Android 应用

基于 YOLOv11 + VLM/LLM 的实时目标检测与智能识别系统

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项目简介

OpenIris 是一款基于 YOLOv11 目标检测模型和 VLM/LLM 视觉语言大模型的 Android 智能识别应用。支持实时摄像头检测、图片分析、视频处理，并提供 AI 辅助识别与结果融合功能。

主要功能

功能	说明
实时检测	摄像头实时预览，YOLO 实时检测，15 秒滑动窗口统计
图片检测	本地图片分析，支持 HEIF/HEIC 格式，高分辨率拍照
视频检测	视频抽帧分析，时间轴结果展示，AI 辅助识别
AI 模型管理	多提供商支持，模型列表获取，视觉能力配置
检测结果	三栏卡片式展示 (YOLO/AI/综合)，胶囊式结果 UI
导出功能	JSON 数据导出，标注图片导出，可配置导出路径

技术栈

• 检测模型: YOLOv11 (NCNN 推理引擎)
• AI 模型: 支持 OpenAI 兼容 API 的 VLM/LLM
• UI 框架: Material Design 3
• 最低版本: Android 12 (API 31)
• 目标版本: Android 15 (API 35)

快速开始

环境要求

• Android Studio Hedgehog (2023.1.1) 或更高版本
• JDK 17+
• Android SDK 34
• NDK 23.1.7779620
• CMake 3.10.2+

构建步骤

# 克隆仓库
git clone -b alpha https://github.com/Cplay00/OpenIris.git
cd OpenIris/buildapk

# 下载依赖库（首次构建需要）
# 1. NCNN Android SDK
# 2. OpenCV-Mobile
# 详见 BUILD_INSTRUCTIONS.md

# 构建调试版
./gradlew assembleDebug

依赖库安装

1. 下载 NCNN Android SDK

   • https://github.com/Tencent/ncnn/releases
   • 解压到 app/src/main/jni/ncnn-20240410-android-vulkan/

2. 下载 OpenCV-Mobile

   • https://github.com/nihui/opencv-mobile/releases
   • 解压到 app/src/main/jni/opencv-mobile-3.4.20-android/

项目结构

buildapk/
├── app/
│   ├── src/main/
│   │   ├── java/com/yolo/openiris/
│   │   │   ├── ai/                    # AI 模型管理
│   │   │   ├── config/                # 配置管理
│   │   │   ├── detection/             # 检测结果模型
│   │   │   ├── vlm/                   # 视觉语言模型
│   │   │   ├── llm/                   # 大语言模型
│   │   │   ├── fusion/                # 结果融合
│   │   │   ├── export/                # 导出功能
│   │   │   ├── ui/                    # UI 组件
│   │   │   └── utils/                 # 工具类
│   │   ├── jni/                       # C++ 原生代码
│   │   └── res/                       # 资源文件
│   └── build.gradle
├── build.gradle
└── settings.gradle

功能截图

实时检测	图片检测	AI 模型设置

配置说明

AI 模型配置

1. 打开应用 → 设置 → AI 模型设置
2. 添加 AI 提供商（支持 OpenAI 兼容 API）
3. 获取模型列表并选择要使用的模型
4. 配置模型视觉能力开关

导出路径配置

• 图片导出：内部存储/Pictures
• JSON 导出：内部存储/Documents/YOLO_Export/JSON
• 可在设置中自定义导出路径

已知问题

• 实时检测中的 AI 识别需要手动开启
• 部分 AI 模型的视觉能力需要在提供商平台开启

贡献指南

欢迎贡献代码！请遵循以下步骤：

1. Fork 本仓库
2. 创建特性分支 (git checkout -b feature/AmazingFeature)
3. 提交更改 (git commit -m 'Add some AmazingFeature')
4. 推送到分支 (git push origin feature/AmazingFeature)
5. 创建 Pull Request

许可证

本项目采用 Apache License 2.0 许可证 - 查看 LICENSE 文件了解详情

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English

Introduction

OpenIris is an Android intelligent detection application based on YOLOv11 object detection model and VLM/LLM vision language models. It supports real-time camera detection, image analysis, and video processing with AI-assisted recognition.

Features

Feature	Description
Real-time Detection	Camera preview, YOLO detection, 15-second sliding window statistics
Image Detection	Local image analysis, HEIF/HEIC support, high-resolution capture
Video Detection	Video frame analysis, timeline results, AI-assisted recognition
AI Model Management	Multi-provider support, model list fetching, vision capability configuration
Detection Results	Three-column card display (YOLO/AI/Combined), capsule-style result UI
Export Function	JSON data export, annotated image export, configurable export paths

Tech Stack

• Detection Model: YOLOv11 (NCNN inference engine)
• AI Models: VLM/LLM with OpenAI-compatible API support
• UI Framework: Material Design 3
• Minimum Version: Android 12 (API 31)
• Target Version: Android 15 (API 35)

Quick Start

Requirements

• Android Studio Hedgehog (2023.1.1) or higher
• JDK 17+
• Android SDK 34
• NDK 23.1.7779620
• CMake 3.10.2+

Build

# Clone the repository
git clone -b alpha https://github.com/Cplay00/OpenIris.git
cd OpenIris/buildapk

# Build debug version
./gradlew assembleDebug

License

This project is licensed under the Apache License 2.0 - see the LICENSE file for details.

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