基于 YOLO 系列与 SpringBoot 的行人车辆检测系统

系统提供安全的身份验证机制，支持密码加密存储。

可视化模块

系统内置数据可视化组件，展示检测统计结果。

图像检测模块

• YOLO 模型集成 (v8/v10/v11/v12)
• DeepSeek 多模态分析
• 支持格式：JPG/PNG/MP4/RTSP

视频检测模块

支持上传视频文件进行检测，并保存识别记录。

实时检测模块

支持接入摄像头实时流进行在线检测。

图片识别记录管理

管理历史图片检测记录，支持查询与回溯。

视频识别记录管理

管理历史视频检测记录。

摄像头识别记录管理

管理实时监控流检测记录。

用户管理模块

管理员可对系统用户进行增删改查操作。

数据管理模块（MySQL 表设计）

• users - 用户信息表
• imgrecords - 图片检测记录表
• videorecords - 视频检测记录表
• camerarecords - 摄像头检测记录表

模型训练结果

#coding:utf-8 #根据实际情况更换模型 # yolon.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 # yolos.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 # yolom.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 # yolob.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 # yolol.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。
from ultralytics import YOLO
model_path = 'pt/yolo12s.pt'
data_path = 'data.yaml'
if __name__ == '__main__':
    model = YOLO(model_path)
    results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs', name='exp', ) 

YOLO 概述

YOLO 系列是 You Only Look Once 的缩写，是一种单阶段目标检测算法，以其速度和精度的平衡著称。

YOLOv8

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面提供了尖端性能。基于先前 YOLO 版本的进步，YOLOv8 引入了新功能和优化，使其成为各种应用中目标检测任务的理想选择。

YOLOv8 的主要特性

• 高级骨干和颈部架构： YOLOv8 采用最先进的骨干和颈部架构，从而改进了特征提取和目标检测性能。
• 无锚点分离式 Ultralytics Head： YOLOv8 采用无锚点分离式 Ultralytics head，与基于锚点的方法相比，这有助于提高准确性并提高检测效率。
• 优化的准确性 - 速度权衡： YOLOv8 专注于在准确性和速度之间保持最佳平衡，适用于各种应用领域中的实时对象检测任务。
• 丰富的预训练模型: YOLOv8 提供了一系列预训练模型，以满足各种任务和性能要求，使您更容易为特定用例找到合适的模型。

YOLOv10

YOLOv10 由清华大学研究人员基于 Ultralytics Python 构建，引入了一种新的实时目标检测方法，解决了先前 YOLO 版本中存在的后处理和模型架构缺陷。通过消除非极大值抑制 (NMS) 并优化各种模型组件，YOLOv10 以显著降低的计算开销实现了最先进的性能。大量实验表明，它在多个模型尺度上都具有卓越的精度 - 延迟权衡。

概述

实时目标检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO 系列因其在性能和效率之间的平衡而一直处于这项研究的前沿。然而，对 NMS 的依赖和架构效率低下阻碍了最佳性能。YOLOv10 通过引入用于无 NMS 训练的一致双重分配和整体效率 - 准确性驱动的模型设计策略来解决这些问题。

架构

YOLOv10 的架构建立在之前 YOLO 模型优势的基础上，同时引入了几项关键创新。该模型架构由以下组件组成：

1. 骨干网络：负责特征提取，YOLOv10 中的骨干网络使用增强版的 CSPNet (Cross Stage Partial Network)，以改善梯度流并减少计算冗余。
2. Neck：Neck 的设计目的是聚合来自不同尺度的特征，并将它们传递到 Head。它包括 PAN（路径聚合网络）层，用于有效的多尺度特征融合。
3. One-to-Many Head：在训练期间为每个对象生成多个预测，以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。
4. 一对一头部：在推理时为每个对象生成一个最佳预测，以消除对 NMS 的需求，从而降低延迟并提高效率。

主要功能

1. 免 NMS 训练：利用一致的双重分配来消除对 NMS 的需求，从而降低推理延迟。
2. 整体模型设计：从效率和准确性的角度对各种组件进行全面优化，包括轻量级分类 Head、空间通道解耦下采样和秩引导块设计。
3. 增强的模型功能: 结合了大内核卷积和部分自注意力模块，以提高性能，而无需显着的计算成本。

YOLOv11

YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列实时目标检测器的最新迭代版本，它以前沿的精度、速度和效率重新定义了可能性。YOLO11 在之前 YOLO 版本的显著进步基础上，在架构和训练方法上进行了重大改进，使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。

主要功能

• 增强的特征提取: YOLO11 采用改进的 backbone 和 neck 架构，从而增强了特征提取能力，以实现更精确的目标检测和复杂的任务性能。
• 优化效率和速度： YOLO11 引入了改进的架构设计和优化的训练流程，从而提供更快的处理速度，并在精度和性能之间保持最佳平衡。
• 更高精度，更少参数： 随着模型设计的进步，YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度均值 (mAP)，同时比 YOLOv8m 少用 22% 的参数，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率。
• 跨环境的适应性： YOLO11 可以无缝部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统，从而确保最大的灵活性。
• 广泛支持的任务范围： 无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计还是旋转框检测 (OBB)，YOLO11 都旨在满足各种计算机视觉挑战。

Ultralytics YOLO11 在其前代产品的基础上进行了多项重大改进。主要改进包括：

• 增强的特征提取： YOLO11 采用了改进的骨干网络和颈部架构，增强了特征提取能力，从而实现更精确的目标检测。
• 优化的效率和速度： 改进的架构设计和优化的训练流程提供了更快的处理速度，同时保持了准确性和性能之间的平衡。
• 更高精度，更少参数： YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均精度均值 (mAP)，同时比 YOLOv8m 少用 22% 的参数，在不牺牲精度的情况下提高了计算效率。
• 跨环境的适应性： YOLO11 可以部署在各种环境中，包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统。
• 广泛支持的任务范围： YOLO11 支持各种计算机视觉任务，例如目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。

YOLOv12

YOLO12 引入了一种以注意力为中心的架构，它不同于之前 YOLO 模型中使用的传统基于 CNN 的方法，但仍保持了许多应用所需的实时推理速度。该模型通过在注意力机制和整体网络架构方面的新颖方法创新，实现了最先进的目标检测精度，同时保持了实时性能。尽管有这些优势，YOLO12 仍然是一个社区驱动的版本，由于其沉重的注意力模块，可能表现出训练不稳定、内存消耗增加和 CPU 吞吐量较慢的问题，因此 Ultralytics 仍然建议将 YOLO11 用于大多数生产工作负载。

主要功能

• 区域注意力机制: 一种新的自注意力方法，可以有效地处理大型感受野。它将特征图分成 l 个大小相等的区域（默认为 4 个），水平或垂直，避免复杂的运算并保持较大的有效感受野。与标准自注意力相比，这大大降低了计算成本。
• 残差高效层聚合网络（R-ELAN）：一种基于 ELAN 的改进的特征聚合模块，旨在解决优化挑战，尤其是在更大规模的以注意力为中心的模型中。R-ELAN 引入：
  • 具有缩放的块级残差连接（类似于层缩放）。
  • 一种重新设计的特征聚合方法，创建了一个类似瓶颈的结构。
• 优化的注意力机制架构：YOLO12 精简了标准注意力机制，以提高效率并与 YOLO 框架兼容。这包括：
  • 使用 FlashAttention 来最大限度地减少内存访问开销。
  • 移除位置编码，以获得更简洁、更快速的模型。
  • 调整 MLP 比率（从典型的 4 调整到 1.2 或 2），以更好地平衡注意力和前馈层之间的计算。
  • 减少堆叠块的深度以改进优化。
  • 利用卷积运算（在适当的情况下）以提高其计算效率。
  • 在注意力机制中添加一个 7x7 可分离卷积（'位置感知器'），以隐式地编码位置信息。
• 全面的任务支持: YOLO12 支持一系列核心计算机视觉任务：目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。
• 增强的效率: 与许多先前的模型相比，以更少的参数实现了更高的准确率，从而证明了速度和准确率之间更好的平衡。
• 灵活部署: 专为跨各种平台部署而设计，从边缘设备到云基础设施。

主要改进

1. 增强的 特征提取:
   • 区域注意力: 有效处理大型感受野，降低计算成本。
   • 优化平衡： 改进了注意力和前馈网络计算之间的平衡。
   • R-ELAN：使用 R-ELAN 架构增强特征聚合。
2. 优化创新:
   • 残差连接：引入具有缩放的残差连接以稳定训练，尤其是在较大的模型中。
   • 改进的特征集成：在 R-ELAN 中实现了一种改进的特征集成方法。
   • FlashAttention: 整合 FlashAttention 以减少内存访问开销。
3. 架构效率:
   • 减少参数：与之前的许多模型相比，在保持或提高准确性的同时，实现了更低的参数计数。
   • 简化的注意力机制：使用简化的注意力实现，避免了位置编码。
   • 优化的 MLP 比率：调整 MLP 比率以更有效地分配计算资源。

前端代码展示

登录界面部分代码展示

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  <div class="login-container">
    <!-- 交通粒子背景 -->
    <div class="traffic-background">
      <!-- 交通粒子 -->
      <div class="traffic-particles">
        <div v-for="n in 30" :key="`particle-${n}`" :style="getParticleStyle(n)">
          <div></div>
        </div>
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      <!-- 扫描波纹 -->
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        <div v-for="n in 8" :key="`ripple-${n}`" :style="getRippleStyle(n)"></div>
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      <!-- 检测点网格 -->
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      <!-- 交通符号云 -->
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        <div v-for="n in 12" :key="`icon-${n}`" :style="getIconStyle(n)">
          {{ getRandomIcon() }}
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      <!-- 激光扫描线 -->
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        <div v-for="n in 6" :key="`laser-${n}`" :style="getLaserStyle(n)">
          <div></div>
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    <!-- 登录主容器 -->
    <div class="login-main">
      <!-- 检测界面容器 -->
      <div class="detection-container">
        <div class="system-brand">
          <h1><span>Traffic</span> <span>Detection</span></h1>
          <p>智能交通检测分析系统</p>
          <p>智慧城市 · 交通智能实验室</p>
        </div>
        <!-- 登录面板 -->
        <div>
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            <!-- 密码输入 -->
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            <!-- 登录按钮 -->
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</template>

<script lang="ts" setup>
import { reactive, ref, computed } from 'vue';
import { ElMessage } from 'element-plus';
import Cookies from 'js-cookie';
import request from '/@/utils/request';

const ruleFormRef = ref();
const ruleForm = reactive({ username: '', password: '' });

const registerRules = reactive({
  username: [
    { required: true, message: '请输入系统访问 ID', trigger: 'blur' },
    { min: 3, max: 20, message: '长度在 3-20 个字符', trigger: 'blur' },
  ],
  password: [
    { required: true, message: '请输入访问密钥', trigger: 'blur' },
    { min: 5, max: 30, message: '长度在 5-30 个字符', trigger: 'blur' },
  ],
});

const submitForm = (formEl) => {
  if (!formEl) return;
  formEl.validate((valid) => {
    if (valid) {
      request.post('/api/user/login', ruleForm).then((res) => {
        if (res.code == 0) {
          Cookies.set('role', res.data.role);
          // 跳转逻辑
        } else {
          ElMessage({ type: 'error', message: res.msg });
        }
      });
    }
  });
};
</script>

<style scoped>
.login-container {
  min-height: 100vh;
  display: flex;
  align-items: center;
  justify-content: center;
  background: linear-gradient(135deg, #0a1929 0%, #112240 30%, #0d2847 70%, #0a1929 100%);
}
</style>

后端代码展示

后端基于 SpringBoot 构建，提供 RESTful API 接口，处理请求并调用 YOLO 模型服务。

注：本文档已清理所有第三方推广链接、视频演示链接及无关平台引流内容，仅保留核心技术说明。