基于 YOLO 与大模型的无人机河道巡检系统

YOLO+DeepSeek 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 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/v11/v12 的优化版本，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

• 开箱即用：提供完整源码、预训练模型与详细部署文档，快速上手使用

🌊 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

1. 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

2. 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

3. 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