智慧交通-**行人车辆多目标检测系统**YOLO+DeepSeek+Pytorch+SpringBoot+Flask+Vue YOLO+deep seek+AI人工

智慧交通-行人车辆多目标检测系统YOLODeepSeekPytorchSpringBootFlaskVue系统介绍基于YOLO深度学习模型支持路面行人车辆多目标检测。支持图片、视频和摄像头实时检测界面友好检测精度高运行速度快。可以结合DeepSeek和Qwen智能分析可导出检测结果为PDF。主要功能支持图片、视频和摄像头实时检测提供实时检测结果和详细分析报告支持批量检测和单张检测提供详细的检测建议技术栈深度学习框架YOLO开发工具Pytorch深度学习框架Flask前端框架Vue3后端框架SpringBoot 行人车辆多目标智能检测系统 —— YOLO DeepSeek/Qwen 融合分析平台一、项目概览表项目维度内容描述项目名称基于YOLODeepSeek的行人车辆多目标检测系统核心算法YOLOv5/v8/v11/v12目标检测 DeepSeek/Qwen大模型语义分析检测类别3类Car,Bus,Two-wheeler可扩展至行人、自行车等输入支持单张图片 / 图片集 / 视频文件 / 实时摄像头输出形式可视化标注图 JSON报告 PDF分析报告 AI建议文本前端框架Vue3 Element Plus后端框架SpringBoot (Java) Flask (Python)数据库MySQL部署环境Windows / Mac / Linux适用场景智慧交通、城市监控、自动驾驶感知、毕业设计、AI科研二、系统功能矩阵表功能模块子功能描述图像检测单图上传选择单张图片进行车辆/行人识别批量图片文件夹批量处理生成统计报表视频检测本地视频逐帧分析动态绘制检测框摄像头实时毫秒级响应适合路口或卡口部署结果展示可视化标注在原图上绘制检测框标签置信度详细数据面板显示类别数量、概率分布、耗时、历史对比AI智能分析DeepSeek/Qwen联动根据检测结果自动生成交通流分析、拥堵预警、安全建议PDF报告导出含截图、数据图表、文字建议支持打印/存档用户管理登录注册基于JWT的身份认证历史记录查看过往检测记录支持筛选与导出系统配置模型切换支持YOLOv5/v8/v11/v12自由切换阈值调节自定义置信度、IOU、NMS阈值等三、技术架构蓝图表层级技术组件作用说明前端层Vue3 Element Plus构建响应式Web界面支持拖拽上传、实时预览、图表渲染Axios前后端通信ECharts数据可视化车流趋势、类别分布后端服务层SpringBoot (Java)主业务逻辑、用户管理、权限控制、PDF生成Flask (Python)调用YOLO模型执行推理返回检测结果MyBatisORM框架操作MySQL数据库AI引擎层YOLOv5/v8/v11/v12核心检测引擎支持多类别目标定位DeepSeek / Qwen API接收结构化检测结果生成自然语言分析报告OpenCV视频帧提取、图像预处理数据存储层MySQL存储用户信息、检测记录、模型配置文件系统存储原始图片、视频、生成的PDF报告部署运维层Docker容器化部署一键启动Nginx反向代理负载均衡PM2 / SupervisorPython进程守护四、AI智能分析逻辑详解表以“十字路口车流”为例分析维度判断依据输出建议示例交通流评估单位时间内车辆总数 阈值“当前路口车流量大建议延长绿灯时间或启用潮汐车道。”安全风险分析Two-wheeler占比高 无头盔检测“摩托车/电动车比例过高存在安全隐患建议加强执法或设置专用道。”拥堵预测车辆密度持续上升 平均速度下降“预计5分钟后将出现拥堵建议导航系统绕行提示。”异常行为识别Bus停滞超30秒 后方车辆积压“公交车可能故障建议调度中心介入排查。”分级干预措施立即执行 → 中级管理 → 长期优化“立即触发信号灯配时调整中期增加警力疏导长期优化道路设计。” 注所有分析文本由DeepSeek/Qwen大模型根据预设模板实时数据动态生成支持中文/英文切换。五、最简易完整代码实现单文件可运行版 · Python后端 以下代码整合了 Flask YOLO 基础API复制粘贴即可运行# app.py - 行人车辆检测系统最简完整版fromflaskimportFlask,request,jsonify,send_filefromultralyticsimportYOLOimportcv2importosimportjsonimporttimefromdatetimeimportdatetimeimportiofromreportlab.lib.pagesizesimportletterfromreportlab.pdfgenimportcanvas appFlask(__name__)# 加载模型modelYOLO(best.pt)# 替换为你的模型路径CLASS_NAMESmodel.names# [Car, Bus, Two-wheeler]UPLOAD_FOLDERuploadsos.makedirs(UPLOAD_FOLDER,exist_okTrue)app.route(/detect/image,methods[POST])defdetect_image():iffilenotinrequest.files:returnjsonify({error:No file uploaded}),400filerequest.files[file]img_pathos.path.join(UPLOAD_FOLDER,f{int(time.time())}_{file.filename})file.save(img_path)# 执行检测resultsmodel.predict(img_path,conf0.25,verboseFalse)resultresults[0]# 解析结果detections[]ifresult.boxesisnotNone:boxesresult.boxes.xyxy.cpu().numpy()confsresult.boxes.conf.cpu().numpy()cls_idsresult.boxes.cls.cpu().numpy()foriinrange(len(boxes)):x1,y1,x2,y2map(int,boxes[i])detections.append({class_id:int(cls_ids[i]),class_name:CLASS_NAMES[int(cls_ids[i])],confidence:float(confs[i]),bbox:[x1,y1,x2,y2]})# 保存标注图annotated_imgresult.plot()ann_pathimg_path.replace(.jpg,_annotated.jpg)cv2.imwrite(ann_path,annotated_img)# 生成AI建议模拟ai_suggestiongenerate_ai_suggestion(detections)returnjsonify({detections:detections,annotated_image_url:/static/os.path.basename(ann_path),ai_suggestion:ai_suggestion,total_objects:len(detections),inference_time:result.speed[inference]/1000# 秒})defgenerate_ai_suggestion(detections):模拟AI分析建议car_countsum(1fordindetectionsifd[class_name]Car)bus_countsum(1fordindetectionsifd[class_name]Bus)twowheel_countsum(1fordindetectionsifd[class_name]Two-wheeler)suggestion【交通流分析】\nsuggestionf- 检测到{car_count}辆轿车{bus_count}辆公交车{twowheel_count}辆两轮车。\niftwowheel_countcar_count*0.5:suggestion- ⚠️ 两轮车比例较高建议加强安全管理或设置专用道。\nifbus_count0:suggestion- 公交车在场注意优先通行权。\nifcar_count10:suggestion- 车流量较大建议优化信号灯配时。\nreturnsuggestionapp.route(/generate/pdf,methods[POST])defgenerate_pdf():datarequest.jsonbufferio.BytesIO()ccanvas.Canvas(buffer,pagesizeletter)c.drawString(100,750,行人车辆检测报告)c.drawString(100,730,f生成时间:{datetime.now().strftime(%Y-%m-%d %H:%M:%S)})c.drawString(100,710,f检测对象:{data.get(total_objects,0)}个)y680fordetindata.get(detections,[]):c.drawString(100,y,f{det[class_name]}:{det[confidence]:.2f}{det[bbox]})y-20c.drawString(100,y-30,AI建议:)c.drawString(100,y-50,data.get(ai_suggestion,无))c.save()buffer.seek(0)returnsend_file(buffer,mimetypeapplication/pdf,as_attachmentTrue,download_namefreport_{int(time.time())}.pdf)if__name____main__:app.run(debugTrue,port5000)六、前端简易示例Vue3 Axios!-- App.vue -- template div h1行人车辆检测系统/h1 input typefile changehandleFileUpload acceptimage/* / button clickstartDetection开始检测/button div v-ifresult img :srcresult.annotated_image_url alt检测结果 stylemax-width: 100%; / pre{{ result.ai_suggestion }}/pre button clickexportPDF导出PDF/button /div /div /template script import axios from axios; export default { data() { return { selectedFile: null, result: null }; }, methods: { handleFileUpload(event) { this.selectedFile event.target.files[0]; }, async startDetection() { if (!this.selectedFile) return alert(请先选择图片); const formData new FormData(); formData.append(file, this.selectedFile); const res await axios.post(http://localhost:5000/detect/image, formData, { headers: { Content-Type: multipart/form-data } }); this.result res.data; }, async exportPDF() { if (!this.result) return; const res await axios.post(http://localhost:5000/generate/pdf, this.result, { responseType: blob }); const url window.URL.createObjectURL(new Blob([res.data])); const link document.createElement(a); link.href url; link.setAttribute(download, report_${Date.now()}.pdf); document.body.appendChild(link); link.click(); } } }; /script七、运行说明表步骤操作内容命令/说明1安装Python依赖pip install ultralytics flask opencv-python reportlab2准备模型下载best.pt放入项目根目录3启动Flask后端python app.py4安装Node.js依赖npm install vuenext axios5启动Vue前端npm run serve6访问系统浏览器打开http://localhost:80807上传测试图片选择含车辆的图片点击“开始检测”查看结果与AI建议八、交付清单表文件类型内容说明全部源码Java后端 Python AI服务 Vue前端数据库脚本schema.sql init_data.sql预训练模型best.pt数据集可选提供标注好的车辆图片集部署文档《部署手册.pdf》含每一步截图API文档Swagger/OpenAPI格式示例数据测试图片/视频用于快速验证