YOLO 结合大模型的多场景智能检测系统架构与实践

智能检测系统综合概述

本方案展示了一套融合 YOLO 目标检测与大语言模型（DeepSeek/Qwen）的通用智能识别架构。

核心应用场景

系统具备高度扩展性，已覆盖多个垂直领域。例如在中医药行业可识别 45 种中草药；在交通安防中支持行人车辆检测；在环保领域实现垃圾分类；在农业方面则涵盖玉米、茶叶等作物的病虫害诊断。此外，还包括脑肿瘤影像分析、工业裂缝检测及遥感目标识别等复杂任务。

技术架构选型

前端采用 Vue3 配合 Element-Plus 和 TypeScript，利用 Echarts 进行数据可视化，确保交互流畅。后端采用 SpringBoot 与 MyBatis-Plus 构建业务逻辑，同时集成 Flask 服务以对接深度学习模型。数据存储选用 MySQL，保证事务一致性。核心算法层基于 PyTorch 框架下的 YOLO 系列模型，并接入 DeepSeek 或 Qwen 大模型提供语义分析与专业建议。

功能模块设计

系统支持四种检测模式：单张图片上传识别、文件夹批量处理、视频文件分析及摄像头实时流监控。大模型辅助功能可生成检测报告并导出 PDF，用户管理模块实现了角色权限分级与历史记录隔离。界面支持个性化定制，包括主题色与布局调整。

交付与部署

每个项目均包含整理好的 YOLO 格式数据集、详细的部署教程、完整的检测功能实现以及训练好的权重文件。代码经过注释优化，便于二次开发。该架构不仅适用于车辆、火焰等通用物体，也能快速适配安全帽、烟雾等特定场景，甚至扩展至情绪识别与行为分析等高级应用。