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@@ -0,0 +1,3 @@
+version https://git-lfs.github.com/spec/v1
+oid sha256:49331b0753c63458c0b672f769f79f0b12ae375ce6aae240e0543d74a4892b83
+size 5645658

lajifenlei.yaml

@@ -0,0 +1,103 @@
+# 垃圾分类数据集配置文件（YOLOv8 标准格式）
+# 说明：配置文件用于定义数据集路径、类别信息及扩展映射，训练时YOLOv8仅读取path、train、val、nc、names字段
+
+# 数据集根目录（建议使用绝对路径，避免因运行目录变化导致路径错误；若路径含空格，可加英文引号包裹）
+path: D:/Study/ultralytics-main/datasets
+
+# 图像路径（相对于path的相对路径，支持文件夹下所有图像文件，格式需统一为jpg/png等）
+train: images/train  # 训练集图像文件夹
+val: images/val      # 验证集图像文件夹
+test:  # 测试集图像路径（可选，若无需测试可保持空值或删除此行）
+
+# 核心配置（YOLOv8训练必填）
+nc: 40  # 类别总数（共40个小类，与names列表长度一致）
+names:  # 小类名称列表（顺序必须与标签文件中的类别索引严格对应，0-39连续无重复）
+  0: 污损塑料
+  1: 烟蒂
+  2: 牙签
+  3: 破碎花盆及碟碗
+  4: 竹筷
+  5: 剩饭剩菜        # 原6号类别前移
+  6: 大骨头          # 原7号类别前移
+  7: 水果果皮        # 原8号类别前移
+  8: 水果果肉        # 原9号类别前移
+  9: 茶叶渣          # 原10号类别前移
+  10: 菜叶菜根       # 原11号类别前移
+  11: 蛋壳           # 原12号类别前移
+  12: 鱼骨           # 原13号类别前移
+  13: 充电宝         # 原14号类别前移
+  14: 包             # 原15号类别前移
+  15: 化妆品瓶       # 原16号类别前移
+  16: 塑料玩具       # 原17号类别前移
+  17: 塑料碗盆       # 原18号类别前移
+  18: 塑料衣架       # 原19号类别前移
+  19: 快递纸袋       # 原20号类别前移
+  20: 插头电线       # 原21号类别前移
+  21: 旧衣服         # 原22号类别前移
+  22: 易拉罐         # 原23号类别前移
+  23: 枕头           # 原24号类别前移
+  24: 毛绒玩具       # 原25号类别前移
+  25: 洗发水瓶       # 原26号类别前移
+  26: 玻璃杯         # 原27号类别前移
+  27: 皮鞋           # 原28号类别前移
+  28: 砧板           # 原29号类别前移
+  29: 纸板箱         # 原30号类别前移
+  30: 调料瓶         # 原31号类别前移
+  31: 酒瓶           # 原32号类别前移
+  32: 金属食品罐     # 原33号类别前移
+  33: 锅             # 原34号类别前移
+  34: 食用油桶       # 原35号类别前移
+  35: 饮料瓶         # 原36号类别前移
+  36: 干电池         # 原37号类别前移
+  37: 软膏           # 原38号类别前移
+  38: 过期药物       # 原39号类别前移
+  39: 一次性快餐盒   # 调整后固定在39位
+
+# 扩展配置（训练不依赖，用于推理时小类→大类转换，方便结果展示）
+big_category_mapping:  # 小类索引→大类索引（0=其他垃圾，1=厨余垃圾，2=可回收物，3=有害垃圾）
+  0: 0    # 污损塑料 → 其他垃圾
+  1: 0    # 烟蒂 → 其他垃圾
+  2: 0    # 牙签 → 其他垃圾
+  3: 0    # 破碎花盆及碟碗 → 其他垃圾
+  4: 0    # 竹筷 → 其他垃圾
+  5: 1    # 剩饭剩菜 → 厨余垃圾（原6号映射同步前移）
+  6: 1    # 大骨头 → 厨余垃圾（原7号映射同步前移）
+  7: 1    # 水果果皮 → 厨余垃圾（原8号映射同步前移）
+  8: 1    # 水果果肉 → 厨余垃圾（原9号映射同步前移）
+  9: 1    # 茶叶渣 → 厨余垃圾（原10号映射同步前移）
+  10: 1   # 菜叶菜根 → 厨余垃圾（原11号映射同步前移）
+  11: 1   # 蛋壳 → 厨余垃圾（原12号映射同步前移）
+  12: 1   # 鱼骨 → 厨余垃圾（原13号映射同步前移）
+  13: 2   # 充电宝 → 可回收物（原14号映射同步前移）
+  14: 2   # 包 → 可回收物（原15号映射同步前移）
+  15: 2   # 化妆品瓶 → 可回收物（原16号映射同步前移）
+  16: 2   # 塑料玩具 → 可回收物（原17号映射同步前移）
+  17: 2   # 塑料碗盆 → 可回收物（原18号映射同步前移）
+  18: 2   # 塑料衣架 → 可回收物（原19号映射同步前移）
+  19: 2   # 快递纸袋 → 可回收物（原20号映射同步前移）
+  20: 2   # 插头电线 → 可回收物（原21号映射同步前移）
+  21: 2   # 旧衣服 → 可回收物（原22号映射同步前移）
+  22: 2   # 易拉罐 → 可回收物（原23号映射同步前移）
+  23: 2   # 枕头 → 可回收物（原24号映射同步前移）
+  24: 2   # 毛绒玩具 → 可回收物（原25号映射同步前移）
+  25: 2   # 洗发水瓶 → 可回收物（原26号映射同步前移）
+  26: 2   # 玻璃杯 → 可回收物（原27号映射同步前移）
+  27: 2   # 皮鞋 → 可回收物（原28号映射同步前移）
+  28: 2   # 砧板 → 可回收物（原29号映射同步前移）
+  29: 2   # 纸板箱 → 可回收物（原30号映射同步前移）
+  30: 2   # 调料瓶 → 可回收物（原31号映射同步前移）
+  31: 2   # 酒瓶 → 可回收物（原32号映射同步前移）
+  32: 2   # 金属食品罐 → 可回收物（原33号映射同步前移）
+  33: 2   # 锅 → 可回收物（原34号映射同步前移）
+  34: 2   # 食用油桶 → 可回收物（原35号映射同步前移）
+  35: 2   # 饮料瓶 → 可回收物（原36号映射同步前移）
+  36: 3   # 干电池 → 有害垃圾（原37号映射同步前移）
+  37: 3   # 软膏 → 有害垃圾（原38号映射同步前移）
+  38: 3   # 过期药物 → 有害垃圾（原39号映射同步前移）
+  39: 0   # 一次性快餐盒 → 其他垃圾（原5号映射移至39位）
+
+big_category_names:  # 大类索引→名称（与big_category_mapping对应，用于结果展示）
+  0: 其他垃圾
+  1: 厨余垃圾
+  2: 可回收物
+  3: 有害垃圾

yemian.py

@@ -0,0 +1,516 @@
+import tempfile
+
+import gradio as gr
+import yaml
+import numpy as np
+from ultralytics import YOLO
+from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont
+import os
+from pathlib import Path
+import cv2
+
+# === 新增：详细垃圾分类介绍字典（已按要求详细扩展） ===
+GARBAGE_INTRODUCTION = {
+    # 其他垃圾（大类0）
+    "其他垃圾/污损塑料": "其他垃圾是无法回收且无害的废弃物，长期堆积会占用土地资源。污损塑料指被污染、破损或难以清洁的塑料制品，如沾有油污的塑料袋、食物残渣的塑料容器等。其具体作用是临时包装或盛放物品，但一旦被污染，失去再利用价值。可回收性极低，因为污染会破坏塑料的再利用价值。危害性较低，但填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，长期影响环境质量。对环境影响：填埋占用土地并产生甲烷，对环境有轻微但持续的危害；长期积累可能释放微塑料，影响土壤和水体质量。对人类和动物影响：直接危害较小，但可能通过食物链间接影响健康。",
+
+    "其他垃圾/烟蒂": "其他垃圾无回收价值，随意丢弃易造成视觉污染。烟蒂是香烟过滤嘴，主要成分是醋酸纤维素，含有尼古丁、焦油等化学物质。其具体作用是过滤吸烟时的有害物质，但本身是不可回收的垃圾。可回收性极低，因为含有化学物质且难以清洁。危害性较高，含有多种有害化学物质，对环境和健康都有潜在危害。对环境影响：烟蒂含尼古丁、焦油等化学物质，可能释放有害物质污染土壤和水体。对人类影响：可能引起火灾，对动物影响：可能造成误食中毒。",
+
+    "其他垃圾/牙签": "其他垃圾难以回收利用，过量堆积会增加处理压力。牙签多为木质或塑料材质，一次性使用后难以回收。其具体作用是清洁牙齿缝隙，但使用后无法再利用。可回收性低，木质牙签难以回收，塑料牙签也因污染和材质问题难以回收。危害性较低，但可能影响土壤结构，塑料牙签被动物误食可能造成伤害。对环境影响：木质牙签可能影响土壤结构，塑料牙签可能被动物误食造成伤害。对人类影响：可能造成轻微割伤。",
+
+    "其他垃圾/破碎花盆及碟碗": "其他垃圾回收价值极低，破碎陶瓷易划伤设备。破碎花盆及碟碗是陶瓷制品的废弃物，主要用途是盛放物品或作为装饰。其具体作用是日常使用，但破损后失去功能。可回收性极低，陶瓷制品通常无法回收。危害性较低，但可能造成割伤，填埋占用空间。对环境影响：破碎陶瓷制品难以降解，可能划伤土壤表面，影响土壤微生物活动。对人类和动物影响：可能造成割伤。",
+
+    "其他垃圾/竹筷": "其他垃圾无法循环利用，易污染且处理成本高。竹筷是一次性竹制品，用于进餐的工具。其具体作用是辅助进食，但使用后无法再利用。可回收性低，竹筷虽然可生物降解，但因污染和材质问题通常不被视为可回收物。危害性较低，但填埋可能影响土壤。对环境影响：竹筷填埋需要较长时间分解，可能影响土壤结构。对人类和动物影响：危害较小，但大量填埋可能影响土壤质量。",
+
+    "其他垃圾/一次性快餐盒": "其他垃圾难以清洁再生，易造成白色污染。一次性快餐盒是用于盛放快餐的容器，通常为塑料制成。其具体作用是盛放快餐。可回收性低，因为塑料快餐盒通常难以清洁和回收。危害性较低，但填埋占用空间，可能释放微塑料。对环境影响：一次性快餐盒多为塑料，填埋难降解，可能释放微塑料。对人类和动物影响：可能被动物误食。",
+
+    # 厨余垃圾（大类1）
+    "厨余垃圾/剩饭剩菜": "厨余垃圾是易腐烂生物质废弃物，不及时处理易发霉发臭污染环境。剩饭剩菜可通过堆肥或生物降解制有机肥，回收价值较高。投放前需沥干汤汁，挑出非厨余杂物。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生大量渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地，吸引害虫。",
+
+    "厨余垃圾/大骨头": "厨余垃圾可生物降解，随意丢弃易滋生细菌。大骨头是食物残渣，主要来自肉类食品。其具体作用是提供营养，但食用后成为废弃物。可回收性低，因为大骨头难以降解，不适合常规堆肥。危害性低，但可能影响厨余垃圾处理。对环境影响：大骨头难以堆肥，填埋时可能影响堆肥质量，产生渗滤液。对人类和动物影响：对人类危害小，但可能影响厨余垃圾处理效率。",
+
+    "厨余垃圾/水果果皮": "厨余垃圾易腐烂可循环，是优质堆肥原料，不分类会浪费资源。水果果皮可堆肥转化为有机肥料，回收价值高。投放时无需去除果蒂，大块可撕碎。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    "厨余垃圾/水果果肉": "厨余垃圾富含有机物，不处理易变质污染土壤水源。水果果肉可通过生物处理制沼气或有机肥，回收价值高。变质果肉仍属厨余垃圾，及时投放。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    "厨余垃圾/茶叶渣": "厨余垃圾可自然降解，是环保的生物质资源。茶叶渣富含纤维和矿物质，处理方式为堆肥或作为植物肥料，回收价值中等。无需清洗直接投放。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    "厨余垃圾/菜叶菜根": "厨余垃圾易分解可循环，不分类会增加填埋压力。菜叶菜根可堆肥制有机肥，回收价值高。投放前去除塑料绳等杂物，沥干水分。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    "厨余垃圾/蛋壳": "厨余垃圾可生物降解，能调节堆肥酸碱度。蛋壳主要成分为碳酸钙，处理方式为破碎后堆肥，回收价值中等。无需清洗，直接破碎投放。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    "厨余垃圾/鱼骨": "厨余垃圾易腐烂，是生物处理的优质原料。鱼骨（尤其是小鱼骨）质地较软，处理方式为堆肥或生物降解，回收价值高。与其他厨余垃圾一同投放即可。对环境影响：可生物降解，可堆肥处理，减少填埋污染。对人类和动物影响：若未分类，填埋会产生渗滤液和甲烷，污染水土环境，对人类可能传播疾病，对动物可能破坏栖息地。",
+
+    # 可回收物（大类2）
+    "可回收物/充电宝": "可回收物能循环利用，减少资源开采和环境污染。充电宝含锂、铜等可回收成分，处理方式为专业拆解回收，回收价值较高。投放时保持干燥，不拆解。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋浪费资源，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类有益，减少环境污染，对动物可能造成电池泄漏污染。",
+
+    "可回收物/包": "可回收物循环利用可节约原材料，降低碳排放。包的皮革、帆布等材质可再生加工，回收价值中等。投放前清理内部杂物，破损严重仍可回收。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/化妆品瓶": "可回收物再生能减少塑料/玻璃消耗，保护资源。化妆品瓶（玻璃/塑料材质）可重新加工为容器，回收价值较高。投放前清空冲洗，取下非同类部件。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/塑料玩具": "可回收物循环利用可降低塑料污染，节约石油资源。塑料玩具多为PP/PE材质，处理方式为熔融再生，回收价值中等。投放前去除电池，清洗污渍。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/塑料碗盆": "可回收物再生能减少白色污染，提升资源利用率。塑料碗盆（PP/PE材质）可熔融重塑，回收价值中等。破损严重的按其他垃圾投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/塑料衣架": "可回收物循环利用���节约塑料原料，减少环境压力。塑料衣架可熔融再生为新塑料制品，回收价值较低。无需拆解，直接放入可回收物箱。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/快递纸袋": "可回收物再生能节约木材资源，减少森林砍伐。快递纸袋可重新制成再生纸，回收价值较高。投放前去除胶带，折叠压平，潮湿的需晾干。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/插头电线": "可回收物回收能节约金属资源，减少矿产开采。插头电线含铜、铝等金属，处理方式为拆解回收金属，回收价值较高。盘绕整齐后投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类可致电击风险，对动物可能造成中毒。",
+
+    "可回收物/旧衣服": "可回收物再利用能减少纺织业污染，节约能源。旧衣服可捐赠、纤维化再生，回收价值中等。投放前清洗打包，破损的仍可回收。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/易拉罐": "可回收物再生能耗仅为原生产的5%，节约能源效果显著。易拉罐（铝/铁材质）可100%再生，回收价值高。冲洗干净，压扁投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/枕头": "可回收物再利用能减少资源浪费，降低填埋压力。枕头的布料、填充物可再生加工，回收价值较低。投放前拆解分类，破损的可整体投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/毛绒玩具": "可回收物再生能减少塑料和纺织废料污染。毛绒玩具的布料、PP棉可回收，处理方式为分类再生，回收价值较低。去除电池，清洗后投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/洗发水瓶": "可回收物再生能减少塑料垃圾，节约石油资源。洗发水瓶（PET材质）可制成纤维、塑料管材，回收价值中等。清空冲洗，泵头可一同投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/玻璃杯": "可回收物可无限循环利用，再生无环境污染。玻璃杯再生能节约石英砂等原料，回收价值较高。避免破碎，破损的需包裹投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/皮鞋": "可回收物再生能减少皮革和橡胶浪费。皮鞋的皮革、橡胶鞋底可加工为再生制品，回收价值较低。清理鞋内杂物后投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/砧板": "可回收物再生能提升资源利用率，减少木材/塑料消耗。木质砧板可作生物质原料，塑料砧板可熔融再生，回收价值中等。清洗干净后投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/纸板箱": "可回收物再生能节约木材，减少造纸污染。纸板箱可制成新纸箱或纸浆制品，回收价值较高。拆除胶带，折叠压平，潮湿的需晾干。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污��。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/调料瓶": "可回收物再生能减少玻璃/塑料垃圾，保护资源。调料瓶（玻璃/塑料材质）可重新利用，回收价值中等。清空冲洗，金属盖可一同投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/酒瓶": "可回收物再生能节约玻璃原料，降低能耗。酒瓶（尤其是无色玻璃）回收价值高，可循环制成新玻璃制品。冲洗干净，去除纸质标签。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/金属食品罐": "可回收物再生能减少矿产开采，节约能源。金属食品罐（铁/铝材质）再生利用率超90%，回收价值高。冲洗干净，压扁投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/锅": "可回收物再生能节约金属资源，减少冶炼污染。铁锅、铝锅等金属锅具可回炉重炼，回收价值较高。无需修复，直接投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/食用油桶": "可回收物再生能减少塑料污染，提升资源循环率。食用油桶（PET/HDPE材质）可制成非食品接触类产品，回收价值中等。彻底清洗后投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    "可回收物/饮料瓶": "可回收物再生能大幅减少塑料污染，节约资源。饮料瓶（PET材质）回收体系成熟，可制成纤维、容器等，回收价值高。清空冲洗，压扁投放。对环境影响：可回收再利用，节约资源，减少污染。对人类和动物影响：若未回收，填埋占用土地，焚烧可能释放有害气体，对环境有轻微危害，对人类和动物的危害较小。",
+
+    # 有害垃圾（大类3）
+    "有害垃圾/干电池": "有害垃圾含有毒物质，随意丢弃会污染土壤和水源。干电池含汞、镉等重金属，属于有害垃圾。其具体作用是提供电力，但含有有害物质。可回收性低，因为含有有害物质，需特殊处理。危害性高，含有重金属等有害物质。对环境影响：含剧毒物质，如重金属、化学品，污染环境和健康。对人类和动物影响：对人类可致病或中毒，对动物可致死。",
+
+    "有害垃圾/软膏": "有害垃圾含化学物质，会危害生态环境和人体健康。过期软膏含残留化学成分，属于有害垃圾。其具体作用是治疗皮肤问题，但含有有害成分。可回收性低，因为含有药物成分，需特殊处理。危害性高，含有化学成分。对环境影响：含剧毒物质，如重金属、化学品，污染环境和健康。对人类和动物影响：对人类可致病或中毒，对动物可致死。",
+
+    "有害垃圾/过期药物": "有害垃圾含变质成分，随意丢弃会污染土壤和水源，危害生物。过期药物需专业无害化处理，属于有害垃圾。其具体作用是治疗疾病，但过期后失去药效。可回收性低，因为含有化学成分，需特殊处理。危害性高，含有化学成分。对环境影响：含剧毒物质，如重金属、化学品，污染环境和健康。对人类和动物影响：对人类可致病或中毒，对动物可致死。"
+}
+
+# 固定模型和配置文件路径
+MODEL_PATH = r"best.pt"
+YAML_PATH = r"lajifenlei.yaml"
+
+# 全局变量：模型和标签映射
+model = None
+big_category_mapping = None
+big_category_names = None
+small_category_names = None
+
+# 历史记录存储
+history_messages = []
+
+
+def init_model():
+    """初始化模型和配置（页面加载时执行）"""
+    global model, big_category_mapping, big_category_names, small_category_names
+    try:
+        if not os.path.exists(MODEL_PATH):
+            return f"❌ 模型文件不存在：\n{MODEL_PATH}"
+        if not os.path.exists(YAML_PATH):
+            return f"❌ 配置文件不存在：\n{YAML_PATH}"
+
+        model = YOLO(MODEL_PATH)
+        with open(YAML_PATH, "r", encoding="utf-8") as f:
+            cfg = yaml.safe_load(f)
+        big_category_mapping = cfg["big_category_mapping"]
+        big_category_names = cfg["big_category_names"]
+        small_category_names = cfg["names"]
+        return "✅ 模型加载成功，点击「开始检测」启用摄像头检测"
+    except Exception as e:
+        return f"❌ 初始化失败：{str(e)}"
+
+
+def get_ai_introduction(big_name, small_name):
+    """获取垃圾分类详细介绍（已替换为本地字典）"""
+    key = f"{big_name}/{small_name}"
+    intro = GARBAGE_INTRODUCTION.get(key, "未找到该垃圾类别介绍")
+
+    # 为保持与原格式兼容，返回两个部分（实际介绍已包含完整信息）
+    return f"{intro}/"
+
+
+def process_frame(frame, is_detecting, last_detected_label, is_mirrored):
+    """处理帧函数，新增镜像参数"""
+    global model, big_category_mapping, big_category_names, small_category_names
+
+    current_introduction = "暂无检测物体"
+    current_label = last_detected_label
+
+    if model is None or frame is None:
+        return frame, current_introduction, current_label, ""
+
+    try:
+        # 如果需要镜像，先翻转画面
+        if is_mirrored:
+            frame = cv2.flip(frame, 1)  # 水平翻转
+
+        # 格式转换：RGB（Gradio输入）→ BGR（模型处理）
+        frame_bgr = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+        # 模型推理
+        results = model(frame_bgr, conf=0.5, imgsz=640)
+
+        # 绘制检测结果
+        pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(frame_bgr, cv2.COLOR_BGR2RGB))
+        draw = ImageDraw.Draw(pil_img)
+        try:
+            font = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simhei.ttf", 20)
+        except:
+            font = ImageFont.load_default()
+
+        detected_objects = []
+
+        for result in results:
+            for box in result.boxes:
+                x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
+                conf = float(box.conf[0].cpu().numpy())
+                small_idx = int(box.cls[0].cpu().numpy())
+                big_idx = big_category_mapping.get(small_idx, -1)
+                small_name = small_category_names.get(small_idx, "未知小类")
+                big_name = big_category_names.get(big_idx, "未知大类") if big_idx != -1 else "未知大类"
+
+                # 记录检测到的物体
+                label = f"{big_name}/{small_name}"
+                detected_objects.append({
+                    "big_name": big_name,
+                    "small_name": small_name,
+                    "label": label,
+                    "confidence": conf
+                })
+
+                # 绘制边界框
+                draw.rectangle([(x1, y1), (x2, y2)], outline=(0, 255, 0), width=3)
+
+                # 绘制标签背景
+                display_label = f"{big_name}/{small_name} {conf:.2f}"
+                text_bbox = draw.textbbox((x1, y1 - 25), display_label, font=font)
+                draw.rectangle(text_bbox, fill=(0, 255, 0))
+
+                # 绘制标签文字
+                draw.text((x1, y1 - 25), display_label, font=font, fill=(0, 0, 0))
+
+        # 如果有检测到的物体，获取第一个物体的AI介绍
+        if detected_objects and is_detecting:
+            # 按置信度排序，选择最可信的物体
+            detected_objects.sort(key=lambda x: x["confidence"], reverse=True)
+            best_object = detected_objects[0]
+            current_label = best_object["label"]
+
+            # 只有当标签变化时才重新获取介绍
+            if current_label != last_detected_label:
+                current_introduction = get_ai_introduction(best_object["big_name"], best_object["small_name"])
+                # 添加到历史记录
+                history_messages.append(f"检测到: {best_object['label']}\n{current_introduction}\n")
+            else:
+                current_introduction = "正在获取介绍..."  # 保持原有介绍
+        else:
+            current_introduction = "暂无检测物体" if is_detecting else "检测已暂停"
+            current_label = ""
+
+        # 生成历史记录文本
+        history_text = "\n".join(history_messages[-10:])  # 只保留最近10条
+
+        return np.array(pil_img), current_introduction, current_label, history_text
+
+    except Exception as e:
+        print(f"处理帧时出错: {e}")
+        return frame, f"处理错误: {str(e)}", "", ""
+
+
+def process_image(image, is_mirrored):
+    """处理上传的图片，支持镜像设置"""
+    if image is None:
+        return None, "请上传图片", ""
+
+    try:
+        # 转换图像格式
+        if isinstance(image, str):
+            # 如果是文件路径
+            image = cv2.imread(image)
+            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+        else:
+            # 如果是numpy数组
+            image = np.array(image)
+
+        # 应用镜像
+        if is_mirrored:
+            image = cv2.flip(image, 1)
+
+        # 处理图像
+        processed_image, introduction, _, history_text = process_frame(image, True, "", is_mirrored)
+
+        return processed_image, introduction, history_text
+    except Exception as e:
+        print(f"处理图片时出错: {e}")
+        return image, f"处理图片时出错: {str(e)}", ""
+
+
+def process_video(video_path, is_mirrored):
+    """处理上传的视频，支持镜像设置"""
+    if video_path is None:
+        return None, "请上传视频", ""
+
+    try:
+        # 读取视频
+        cap = cv2.VideoCapture(video_path)
+        if not cap.isOpened():
+            return None, "无法打开视频文件", ""
+
+        # 获取视频信息
+        fps = cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS)
+        width = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH))
+        height = int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT))
+
+        # 创建临时输出文件
+        temp_dir = tempfile.gettempdir()
+        output_path = os.path.join(temp_dir, f"processed_{os.path.basename(video_path)}")
+
+        # 创建视频写入器
+        fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')
+        out = cv2.VideoWriter(output_path, fourcc, fps, (width, height))
+
+        frame_count = 0
+        detected_objects = set()
+
+        while True:
+            ret, frame = cap.read()
+            if not ret:
+                break
+
+            # 处理每一帧
+            frame_rgb = cv2.cvtColor(frame, cv2.COLOR_BGR2RGB)
+
+            # 应用镜像
+            if is_mirrored:
+                frame_rgb = cv2.flip(frame_rgb, 1)
+
+            processed_frame, introduction, _, _ = process_frame(frame_rgb, True, "", is_mirrored)
+
+            # 转换回BGR并写入
+            if processed_frame is not None:
+                processed_frame_bgr = cv2.cvtColor(processed_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)
+                out.write(processed_frame_bgr)
+
+            frame_count += 1
+
+            # 每10帧更新一次进度
+            if frame_count % 100 == 0:
+                yield f"正在处理第 {frame_count} 帧...", ""
+
+        cap.release()
+        out.release()
+
+        # 生成最终介绍
+        if detected_objects:
+            objects_str = ", ".join(detected_objects)
+            final_introduction = f"视频中检测到的物体: {objects_str}\n请查看处理后的视频文件。"
+        else:
+            final_introduction = "视频处理完成，但未检测到特定物体。"
+
+        # 添加到历史记录
+        history_messages.append(f"视频处理完成: {os.path.basename(video_path)}\n{final_introduction}\n")
+        history_text = "\n".join(history_messages[-10:])
+
+        return output_path, final_introduction, history_text
+
+    except Exception as e:
+        print(f"处理视频时出错: {e}")
+        return None, f"处理视频时出错: {str(e)}", ""
+
+
+# 创建界面
+with gr.Blocks(title="垃圾分类实时检测系统", theme=gr.themes.Soft()) as demo:
+    # 状态变量
+    is_detecting = gr.State(False)
+    last_detected_label = gr.State("")
+    is_mirrored = gr.State(False)  # 新增镜像状态变量
+
+    gr.Markdown("""
+    # 🗑️ 垃圾分类实时检测系统
+
+    **使用说明：**
+    1. 等待系统状态显示「模型加载成功」
+    2. 点击「开始检测」按钮开启实时检测
+    3. 检测结果将直接在画面中显示边界框和分类标签
+    4. AI会自动介绍检测到的垃圾类别（包含详细环境影响和健康危害分析）
+    5. 可以上传图片或视频进行检测
+    """)
+
+    # 系统状态和控制按钮区域
+    with gr.Row():
+        status = gr.Textbox(
+            label="系统状态",
+            value="初始化中...",
+            interactive=False,
+            lines=2,
+            scale=4
+        )
+        with gr.Column(scale=1):
+            start_btn = gr.Button("▶️ 开始检测", variant="primary", size="lg")
+            stop_btn = gr.Button("⏹️ 停止检测", variant="secondary", size="lg")
+            mirror_btn = gr.Button("🔄 切换镜像", variant="secondary", size="lg")  # 新增镜像按钮
+
+    # 主要显示区域
+    with gr.Row():
+        # 摄像头显示和上传区域
+        with gr.Column(scale=2):
+            with gr.Tab("实时摄像头"):
+                webcam = gr.Image(
+                    sources=["webcam"],
+                    streaming=True,
+                    label="实时检测画面",
+                    height=400,
+                    type="numpy",
+                    show_download_button=False
+                )
+
+            with gr.Tab("图片上传"):
+                image_input = gr.Image(
+                    label="上传图片",
+                    type="filepath",
+                    height=400
+                )
+                image_output = gr.Image(
+                    label="检测结果",
+                    height=400,
+                    show_download_button=True
+                )
+                image_btn = gr.Button("🔍 检测图片", variant="primary")
+
+            with gr.Tab("视频上传"):
+                video_input = gr.Video(
+                    label="上传视频",
+                    height=400
+                )
+                video_output = gr.Video(
+                    label="处理后的视频",
+                    height=400
+                )
+                video_btn = gr.Button("🎬 处理视频", variant="primary")
+
+        # AI介绍区域
+        with gr.Column(scale=1):
+            ai_introduction = gr.Textbox(
+                label="🧠 详细垃圾分类介绍",
+                value="等待检测物体...",
+                interactive=False,
+                lines=12,
+                max_lines=15
+            )
+
+            ai_history = gr.Textbox(
+                label="📜 历史记录",
+                value="",
+                interactive=False,
+                lines=10,
+                max_lines=15
+            )
+
+            gr.Markdown("""
+            **介绍内容说明：**
+            - 包含垃圾类别的详细环境影响分析
+            - 说明对人类和动物的健康危害
+            - 详细描述垃圾的具体作用和可回收性
+            - 两部分信息已整合为完整介绍
+            """)
+
+    # 页面加载时初始化模型
+    demo.load(init_model, inputs=[], outputs=status)
+
+
+    # 视频流处理函数
+    def video_stream(frame, detecting_state, last_label, mirror_state):
+        """处理视频流，新增镜像参数"""
+        return process_frame(frame, detecting_state, last_label, mirror_state)
+
+
+    # 绑定视频流处理
+    webcam.stream(
+        video_stream,
+        inputs=[webcam, is_detecting, last_detected_label, is_mirrored],
+        outputs=[webcam, ai_introduction, last_detected_label, ai_history],
+        show_progress="hidden"
+    )
+
+
+    # 按钮事件处理
+    def start_detection():
+        """开始检测"""
+        return True, "🔴 检测中...实时识别已开启"
+
+
+    def stop_detection():
+        """停止检测"""
+        return False, "✅ 检测已暂停，点击「开始检测」重新启用"
+
+
+    def toggle_mirror(current_state):
+        """切换镜像状态"""
+        new_state = not current_state
+        status_msg = "镜像模式已开启" if new_state else "镜像模式已关闭"
+        return new_state, f"ℹ️ {status_msg}"
+
+
+    # 图片处理
+    def process_image_wrapper(image, mirror_state):
+        """包装图片处理函数，传递镜像参数"""
+        return process_image(image, mirror_state)
+
+
+    # 视频处理
+    def process_video_wrapper(video, mirror_state):
+        """包装视频处理函数，传递镜像参数"""
+        if video is None:
+            return None, "请上传视频", ""
+        return process_video(video, mirror_state)
+
+
+    # 绑定事件
+    start_btn.click(
+        start_detection,
+        inputs=[],
+        outputs=[is_detecting, status]
+    )
+
+    stop_btn.click(
+        stop_detection,
+        inputs=[],
+        outputs=[is_detecting, status]
+    )
+
+    # 绑定镜像切换按钮事件
+    mirror_btn.click(
+        toggle_mirror,
+        inputs=[is_mirrored],
+        outputs=[is_mirrored, status]
+    )
+
+    image_btn.click(
+        process_image_wrapper,
+        inputs=[image_input, is_mirrored],
+        outputs=[image_output, ai_introduction, ai_history]
+    )
+
+    video_btn.click(
+        process_video_wrapper,
+        inputs=[video_input, is_mirrored],
+        outputs=[video_output, ai_introduction, ai_history]
+    )
+
+# 启动界面
+if __name__ == "__main__":
+    demo.launch(
+        server_name="0.0.0.0",
+        server_port=7860,
+        share=True,
+        inbrowser=True
+    )