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README.md
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@ -89,11 +89,11 @@ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pygame==2.0.1
## 4. 软件详细介绍
软件总体开发系统架构图如下所示。
![开发系统架构图](pic1/1.png)
![开发系统架构图](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/1.png)
（1）界面设计
平台界面设计如上图所示，界面各组件功能设计如下：
![界面设计](pic1/2.png)
![界面设计](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/2.png)
* 静态图像导入：用于选择需要进行预测的单张图像，可支持jpg，png，jpeg等格式图像，选择图像后，会在下方界面进行展示。
* 动态图像导入：用于选择需要进行预测的单个视频,可支持pm4等格式视频，选择视频后，会在下方界面进行展示。
@ -114,27 +114,27 @@ pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple pygame==2.0.1
## 5. 软件使用结果
Faster-RCNN模型在四种目标物图片上的识别验证结果如下所示：
![D:\pic\脉冲](pic1/3.png)
![D:\pic\脉冲](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/3.png)
YOLOV3模型在四种目标物图片上的识别验证结果如下所示：
![D:\pic\脉冲](pic1/4.png)
![D:\pic\脉冲](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/4.png)
PP-YOLO-BOT模型在四种目标物图片上的识别验证结果如下所示：
![D:\pic\脉冲](pic1/5.png)
![D:\pic\脉冲](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/5.png)
调用PP-YOLO-BOT模型对视频数据进行识别验证，结果如下截图所示：
![D:\pic\脉冲](pic1/6.png)
![D:\pic\脉冲](https://osredm.com/repo/PulseFocusPlatform/PulseFocusPlatform/raw/branch/master/pic1/6.png)
## 6. 其他说明
（1） 使用GPU版本
* 使用GPU版本
参考百度飞桨paddle官方网站安装
[安装链接](https://www.paddlepaddle.org.cn/install/quick?docurl=/documentation/docs/zh/install/pip/windows-pip.html)
（2） 模型文件全部更新在inference_model中，pic为测试图片
* 模型文件全部更新在inference_model中，pic为测试图片