基于 YOLO 系列与 SpringBoot 的行人车辆检测系统实现

一、引言

随着智慧城市建设加速，交通管理与公共安全对实时感知能力提出了更高要求。传统人工监控存在效率低、易漏检等痛点，而深度学习技术的成熟为解决这一问题提供了新路径。本系统旨在构建一个集前沿算法集成、多模态智能分析、精细化业务管理于一体的综合性 Web 检测平台。

1. 研究背景与意义

在智能交通信号控制、自动驾驶辅助及安防监控等领域，精准识别行人与车辆是核心基础。YOLO（You Only Look Once）系列单阶段目标检测算法凭借速度与精度的平衡，成为首选方案。将此类算法封装为稳定的 Web 服务，能有效赋能一线管理人员，提升决策效率。

2. 国内外研究现状

从 YOLOv1 到最新版本，算法通过引入 CSPNet、RepVGG 等高效骨干网络，以及 PANet、BiFPN 特征金字塔，不断刷新性能极限。与此同时，企业级应用趋向前后端分离的微服务架构，SpringBoot 因其生态繁荣成为后端主流。此外，多模态大模型（如 DeepSeek）的引入，让系统不仅能'看到'目标，更能理解场景并生成自然语言报告。

3. 本文主要贡献

专用数据集构建：精细标注包含'行人'和'车辆'目标的图像 5607 张，划分为训练集与验证集。
多版本模型集成：支持 YOLOv8、v10、v11、v12 一键切换，满足不同场景下的实时性与准确性需求。
DeepSeek 智能分析：调用大模型 API 对检测结果进行语义分析，生成包含风险提示的自然语言报告。
全栈 Web 应用开发：基于 SpringBoot + MySQL + Vue.js 技术栈，实现用户认证、多源数据检测、记录管理及可视化看板。

二、系统核心特性概述

系统采用前后端分离架构，后端提供 RESTful API，前端负责交互展示。核心功能模块包括用户管理、多模态检测（图片、视频、摄像头）、记录管理及数据可视化。

1. 功能模块概览

用户登录注册：支持密码加密存储，权限分级管理。
多模态检测：支持 JPG/PNG/MP4/RTSP 格式输入，结果持久化至数据库。
记录管理：分类管理图片、视频及摄像头的识别记录，支持检索与回溯。
可视化看板：展示检测统计结果，辅助数据分析。

2. 登录与鉴权设计

前端登录界面注重用户体验，结合粒子特效增强科技感。核心逻辑在于表单校验与 Token 管理。以下展示了关键的登录组件结构，重点在于如何安全地处理用户凭证。

<template>
  <div class="login-container">
    <!-- 登录面板 -->
    <el-form :model="ruleForm" :rules="registerRules" ref="ruleFormRef">
      <el-form-item prop="username">
        <el-input v-model="ruleForm.username" placeholder="请输入系统访问 ID" />
      </el-form-item>
      <el-form-item prop="password">
        <el-input v-model="ruleForm.password" type="password" show-password />
      </el-form-item>
      <el-button type="primary" @click="submitForm(ruleFormRef)">启动交通检测</el-button>
    </el-form>
  </div>
</template>

<script lang="ts" setup>
import { reactive, ref } from 'vue';
import request from '/@/utils/request';

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

const submitForm = (formEl) => {
  if (!formEl) return;
  formEl.validate((valid) => {
    if (valid) {
      // 调用后端登录接口
      request.post('/api/user/login', ruleForm).then((res) => {
        if (res.code == 0) {
          // 存储 Token 与角色信息
          Cookies.set('role', res.data.role);
          // 跳转首页
          router.push('/');
        }
      });
    }
  });
};
</script>

基于 YOLO 系列与 SpringBoot 的行人车辆检测系统实现