基于 YOLO 与大模型的河道环境检测系统
项目简介
基于改进 YOLO 深度学习模型与 DeepSeek/Qwen 大语言模型的河道环境智能检测与分析系统。本系统采用先进的计算机视觉技术，结合自然语言处理能力，实现对河道环境中各类目标的高精度检测与智能分析。系统支持单张图片、批量图片、视频文件及实时摄像头等多种输入方式，提供从环境检测到智能建议的完整解决方案，为河道治理、环境保护与水资源管理提供智能化技术支持。
核心功能亮点
- 多场景检测支持：全面覆盖单张图片、图片文件夹、视频文件、实时摄像头四种输入方式
- 改进 YOLO 模型：基于 YOLOv5/v8 等版本的优化，专注河道环境目标检测
- AI 智能分析：集成 DeepSeek/Qwen 大模型，生成专业的河道环境分析与治理建议
- 实时处理反馈：前端实时展示检测进度与结果，支持实时视频流处理
- 完整技术栈：PyTorch 深度学习 + SpringBoot 后端 + Vue3 前端 + Flask 中台的完整架构
检测对象范围
系统可精准识别河道环境中的多种目标，包括但不限于：
- 漂浮物与垃圾：塑料瓶、塑料袋、泡沫等水面漂浮物
- 水生植物：水葫芦、藻类、水草等水生植物过度生长
- 污染物：油污、化学污染物、浑浊水体等
- 河道设施：护岸、堤坝、桥梁、排污口等设施状态
- 生物目标：鱼类、鸟类、其他水生生物
- 船只与人员：作业船只、巡逻船只、河道作业人员
- 其他异常：非法排污、违规捕捞、河道侵占等行为
系统架构设计
三层架构设计
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前端展示层（Vue3 + Element Plus）
- 用户交互界面，支持多种检测模式选择
- 实时结果展示与可视化
- 历史记录管理与查询
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业务逻辑层（Spring Boot + Flask）
- Spring Boot：用户管理、数据存储、业务逻辑处理
- Flask 中台：深度学习模型调用、图像处理、AI 分析接口
- 任务调度与进度管理
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深度学习层（PyTorch + 改进 YOLO）
- 改进 YOLO 模型：河道环境专用目标检测模型
- 模型推理服务：高效处理图像/视频检测任务
- 模型优化与更新：支持模型重训练与优化
技术组件集成
- 实时通信：SocketIO 实现前后端实时消息传递与进度反馈
- 视频处理：FFmpeg 用于视频转码与处理
- 文件处理：JSZip 支持前端文件夹上传压缩
- 数据存储：MySQL 关系型数据库存储用户数据与检测记录
- AI 接口：DeepSeek/Qwen API 接口调用智能分析服务
详细功能模块
1. 多模式检测功能
- 单张图片检测：支持拖拽上传或文件选择，输出标注后的图片、检测标签、置信度及处理耗时。
- 图片文件夹批量检测：支持整个文件夹压缩上传，后台自动解压并逐张检测，提供结果打包下载。
- 视频文件检测：支持 MP4、AVI、MOV 等常见视频格式，逐帧检测与标注，输出带标注框的视频文件。
- 实时摄像头检测：支持 USB 摄像头、网络摄像头接入，视频流实时检测与标注显示，支持录像保存。
2. AI 智能分析模块
- 环境状况分析：自动统计各类检测目标的数量与分布，评估河道污染程度，结合历史数据分析环境变化趋势。
- 智能建议生成：基于大模型生成河道治理与保护建议，发现严重污染时生成预警信息，推荐具体的清理、治理措施。
- 报告生成：自动生成河道环境检测分析报告。
3. 检测记录管理
- 历史记录存储：保存每次检测的时间、输入类型、检测结果，不同用户的检测记录相互隔离。
- 记录查询与展示：按时间、检测类型、目标类别等条件查询，点击历史记录可重新加载检测结果。
- 数据导出：支持图片、视频、报告（PDF/Word）及检测数据（JSON/CSV）导出。
4. 用户与权限管理
- 多角色系统：普通用户使用检测功能查看个人历史记录；管理员管理所有用户数据及系统统计信息。
- 用户功能：安全的用户注册与登录机制，个人信息管理，使用统计。
5. 系统管理功能
- 模型管理：支持不同版本 YOLO 模型切换使用，检测阈值、置信度等参数可调节。
- 系统监控：系统处理速度、资源使用情况监控，完整的操作日志与系统运行日志。
技术实现细节
改进 YOLO 模型
- 骨干网络优化：针对河道环境特点优化特征提取网络
- 注意力机制：引入注意力模块提升小目标检测能力
- 多尺度训练：适应不同距离、不同大小的河道目标
- 数据增强：针对水面反射、光线变化等场景的特殊增强
- 模型轻量化：平衡检测精度与推理速度
实时处理优化
- 异步处理：大量任务时采用异步处理避免阻塞
- 缓存机制：频繁检测结果缓存提升响应速度
- 流式处理：视频流分帧处理降低内存占用
- 硬件加速：支持 GPU 加速提升处理效率
AI 分析集成
- 上下文构建：将检测结果结构化后输入大模型
- 提示词工程：精心设计的提示词获取专业分析建议
- 结果解析：大模型返回结果的解析与格式化
- 缓存优化：相似检测结果的 AI 分析缓存复用
系统特点与优势
- 检测精度高：改进 YOLO 模型针对河道环境优化，检测准确率高
- 处理速度快：优化推理流程，支持实时视频流处理
- 智能程度高：结合大模型提供专业环境分析与建议
- 使用便捷：简洁直观的操作界面，多种检测方式灵活选择
- 扩展性强：模块化设计，便于功能扩展与定制开发
- 稳定可靠：经过充分测试，支持长时间稳定运行
适用场景
- 河道巡查监测：日常河道巡查中的环境问题自动识别
- 污染事件应急：污染事件快速发现与评估
- 环境治理评估：治理措施实施效果跟踪评估
- 科研数据分析：河道环境长期监测数据收集分析
- 公众参与监督：公众河道环境问题上报与跟踪
- 智慧水务管理：智慧水务系统中的环境监测模块
部署指南
- 环境准备：按照文档配置 Python、Java、Node.js 环境
- 依赖安装：安装 PyTorch、Spring Boot、Vue 等框架依赖
- 数据库部署：创建 MySQL 数据库并导入初始化脚本
- 服务启动：依次启动深度学习服务、后端服务、前端服务
- 模型加载：加载预训练的改进 YOLO 模型权重
- 系统访问：通过浏览器访问系统界面开始使用
