Java 基于 YOLO 框架的视频 AI 识别算法平台，适配无人机巡检与安防场景

一个基于 Java SpringBoot 和 YOLO v8 的视频 AI 识别算法管理平台。该平台支持 Linux 和 Windows 环境，结合 Python 训练调试与 C++ 推理运算优势，通过 Docker 容器化部署。核心功能包括人、车、火灾烟雾等目标的实时视频识别，支持 ONNX 和 TensorRT 加速推理，并通过 FFmpeg 推流至 ZLMediaKit 实现在 Web 端查看原始及计算视频。技术栈涵盖 Vue、MyBatis、RocketMQ、MinIO 等，适用于低空无人机巡检及摄像头安防场景。

JavaCoder发布于 2026/3/27更新于 2026/6/122 浏览

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YOLO 视频 AI 识别算法管理平台核心是 YOLO v8 神经网络模型的推理运算，推理运算涉及操作 CPU 内存、GPU 内存、GPU 并行计算等环节，这些环节可通过 Python 或 C++ 来实现，每隔 1 分钟将推理结果信息和对应的图片推送到文件服务器 MinIO 和消息队列 RocketMQ，便于开发者获取到推理结果进行业务开发。同时支持基于 ONNX 的推理运算和基于 Tensorrt 的加速推理运算两种方式，只需在调用时传递不同参数即可。

YOLO 视频 AI 识别算法管理平台支持 Linux 和 Windows 环境，代码自动判断运行的环境并执行对应的.bat 或.sh 脚本文件以启动 AI 模型推理，包含前端完整代码和后端完整代码，开箱即用，为 Java 开发者训练、部署、使用 AI 模型提供了参考。可实现人、车、火灾烟雾、河道漂浮物、道路裂痕等视频的实时识别，并将识别结果通过 FFmpeg 推流到 ZLMediaKit 流媒体服务器，使得在 Web 页面上可以同时查看原始视频和实时计算视频。

YOLO（You Only Look Once）是一种基于深度神经网络的高效、实时的目标检测算法。它将目标检测任务视为一个回归问题，将图像分为多个网格，并预测每个网格中是否包含对象以及对象的边界框和类别，只需要单次前向传播就可以同时完成目标检测和分类，因此具有极高的检测速度，被广泛应用于计算机视觉领域，包括实时视频分析、自动驾驶、安防监控、智能交通、缺陷检测等。

YOLO 由网络架构、基础网络、特征提取层、网格划分、边界框预测、非最大抑制和损失函数等组成，从而实现了高效而准确的实时目标检测。YOLO 目标检测任务分为四步，分割（Segmentation）：定位像素属于哪个目标物或场景；定位（Localization）：定位目标位置；分类（Classification）：判定目标类别；检测（Detection）：判定目标物体是什么。

视频 AI 识别算法平台架构

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YOLO 视频 AI 识别算法管理平台结合了 SpringBoot 开发 Web 项目的优势、Python 训练调试 AI 模型的优势、C++ 在与底层 GPU 硬件交互和推理运算方面的性能优势、Shell 脚本便于调用 Linux 服务器资源的优势，将不同语言综合一起协调工作，并将项目运行在 Docker 容器中以便于运维和管理，让 Java 开发者能够方便训练、部署、使用 AI 识别算法模型。