基于 YOLOv8-YOLOv12 与 SpringBoot 的野生动物检测系统

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模型训练结果

#coding:utf-8 #根据实际情况更换模型
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

YOLOv8

YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年发布，在准确性和速度方面提供了尖端性能。主要特性包括高级骨干和颈部架构、无锚点分离式 Ultralytics Head、优化的准确性 - 速度权衡以及丰富的预训练模型。

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。

YOLOv11

YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列实时目标检测器的最新迭代版本。主要改进包括增强的特征提取、优化效率和速度、更高精度更少参数、跨环境的适应性以及广泛支持的任务范围。

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。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。

前端代码展示

导航栏界面示例代码：

<template>
  <div>
    <!-- 左侧 Logo 和系统名称 -->
    <div>
      <h2><span>WildLife</span> <span>Detect</span></h2>
      <p>YOLO 野生动物智能识别系统</p>
    </div>
    <!-- 主要功能菜单 -->
    <el-menu :default-active="activeMenu" mode="horizontal">
      <el-menu-item index="/home"><span>控制中心</span></el-menu-item>
      <el-menu-item index="/imgPredict"><span>图像分析</span></el-menu-item>
      <el-menu-item index="/videoPredict"><span>视频检测</span></el-menu-item>
      <el-menu-item index="/cameraPredict"><span>实时监控</span></el-menu-item>
    </el-menu>
  </div>
</template>

后端代码展示

后端服务基于 SpringBoot 框架构建，提供 RESTful API 接口供前端调用，处理业务逻辑并与数据库交互。