目前可以成功动态更换模型运行的

util/model_util.py

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+import os
+import numpy as np
+import traceback
+from ultralytics import YOLO
+from typing import Optional
+
+
+def load_yolo_model(model_path: str) -> Optional[YOLO]:
+    """
+    加载YOLO模型（支持v5/v8），并校验模型有效性
+    :param model_path: 模型文件的绝对路径
+    :return: 加载成功返回YOLO模型实例，失败返回None
+    """
+    try:
+        # 加载前的基础信息检查
+        print(f"\n[模型工具] 开始加载模型：{model_path}")
+        print(f"[模型工具] 文件是否存在：{os.path.exists(model_path)}")
+        if os.path.exists(model_path):
+            print(f"[模型工具] 文件大小：{os.path.getsize(model_path) / 1024 / 1024:.2f} MB")
+
+        # 强制重新加载模型，避免缓存问题
+        model = YOLO(model_path)
+
+        # 兼容性校验：使用numpy空数组测试模型
+        dummy_image = np.zeros((640, 640, 3), dtype=np.uint8)
+
+        try:
+            # 优先使用新版本参数
+            model.predict(
+                source=dummy_image,
+                imgsz=640,
+                conf=0.25,
+                verbose=False,
+                stream=False
+            )
+        except Exception as pred_e:
+            print(f"[模型工具] 预测校验兼容处理：{str(pred_e)}")
+            # 兼容旧版本YOLO参数
+            model.predict(
+                img=dummy_image,
+                imgsz=640,
+                conf=0.25,
+                verbose=False
+            )
+
+        # 验证模型基本属性
+        if not hasattr(model, 'names'):
+            print("[模型工具] 警告：模型缺少类别名称属性")
+        else:
+            print(f"[模型工具] 模型包含类别：{list(model.names.values())[:5]}...")  # 显示前5个类别
+
+        print(f"[模型工具] 模型加载成功！")
+        return model
+
+    except Exception as e:
+        # 详细错误信息输出
+        print(f"\n[模型工具] 加载模型失败！路径：{model_path}")
+        print(f"[模型工具] 异常类型：{type(e).__name__}")
+        print(f"[模型工具] 异常详情：{str(e)}")
+        print(f"[模型工具] 堆栈跟踪：\n{traceback.format_exc()}")
+        return None