基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离花生种子霉变识别检测系统（DeepSeek智能分析+web交互界面）

项目摘要本项目旨在开发一个基于深度学习与Web技术的前后端分离式花生种子霉变智能识别与检测系统。系统核心采用先进的YOLOv8/v10/v11/v12系列目标检测模型对花生种子图像进行高效、精准的二分分类‘with mold’ 霉变 / ‘without mold’ 正常。后端使用SpringBoot框架构建RESTful API前端提供友好的Web交互界面实现了用户管理、多模态检测图像、视频、实时摄像头、AI分析结果可视化与数据管理等功能。创新性地集成DeepSeek智能分析以增强检测能力并将所有识别记录与用户信息持久化至MySQL数据库。该系统为农业品质控制提供了一套自动化、可视化的解决方案有效提升了花生霉变检测的效率和准确性。引言在农业生产与食品加工领域花生作为一种重要的经济作物和油料作物其储存期间的霉变问题不仅会造成巨大的经济损失更会因产生的黄曲霉素等有害物质严重威胁人畜健康。传统的人工目视检测方法效率低下、主观性强且易疲劳难以满足大规模、高标准的质检需求。近年来深度学习技术特别是以YOLO系列为代表的目标检测算法在图像识别领域取得了突破性进展为自动化视觉检测提供了新的技术路径。为此我们设计并实现了这个基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离花生种子霉变识别检测系统。本系统旨在通过集成最先进的深度学习模型与现代化的Web开发框架构建一个功能完备、操作便捷、响应迅速的在线检测平台。它不仅支持多种检测模式和模型的灵活切换还通过数据可视化和智能记录管理为用户提供了从检测到分析的完整工作流有望在农产品质量安全监测中发挥重要作用。项目背景与介绍1. 背景介绍花生霉变是贯穿于其采收、储存、运输和加工各个环节的全球性难题。霉变花生是黄曲霉素的主要来源而黄曲霉素是世界卫生组织划定的一类致癌物具有强烈的毒性和致癌性。因此对花生进行快速、准确的霉变检测是实现农产品安全溯源、保障消费者健康、减少产后损失的关键环节。随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展基于深度学习的智能检测方法正逐步取代传统方法。其中YOLO模型因其卓越的实时性和高精度而备受青睐。从YOLOv8到不断涌现的v10、v11、v12等版本其性能持续优化为复杂场景下的细粒度目标检测提供了强有力的技术支撑。同时SpringBoot作为Java领域最流行的企业级开发框架其简化配置、快速开发的特点非常适合构建稳健的后端服务。前后端分离的架构模式则确保了系统的可扩展性、可维护性以及良好的用户体验。2. 系统介绍本项目是一个集成了最新YOLO系列模型与SpringBoot框架的全栈Web应用核心目标是实现花生种子霉变的智能化识别与检测。系统核心特性如下先进的检测模型系统支持在YOLOv8, v10, v11, v12四种模型间动态切换允许用户根据对精度和速度的不同需求选择最合适的模型数据集针对“有霉变”和“无霉变”两类进行训练。多模态检测功能全面支持图像上传检测、视频文件分析以及摄像头实时流检测覆盖了主要的应用场景。强大的Web交互平台采用前后端分离架构后端SpringBoot提供稳定的API服务前端界面提供直观的操作体验。功能包括用户体系完整的登录/注册含密码安全检测、个人中心信息修改、以及管理员对用户的管理模块。数据管理所有检测结果图片、视频、摄像头均保存至MySQL数据库并提供独立的记录管理页面进行查看、追溯和管理。信息可视化通过图表等形式对检测数据进行可视化展示便于用户进行统计分析。增强的AI分析集成DeepSeek智能分析功能为图像检测提供更深入的洞察。个性化设置支持更换导航栏背景颜色等界面自定义选项提升用户体验。项目源码数据集下载链接完整代码在哔哩哔哩视频下方简介内获取基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离花生种子霉变识别检测系统DeepSeek智能分析web交互界面_哔哩哔哩_bilibili基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离花生种子霉变识别检测系统DeepSeek智能分析web交互界面_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1gACtBTEHe/?spm_id_from333.1387.homepage.video_card.clickvd_source549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fhttps://www.bilibili.com/video/BV1gACtBTEHe目录项目摘要引言项目背景与介绍1. 背景介绍2. 系统介绍项目源码数据集下载链接功能模块登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块MySQL表设计模型训练结果YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12前端代码展示功能模块✅ 用户登录注册支持密码检测保存到MySQL数据库。✅ 支持四种YOLO模型切换YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12。✅ 信息可视化数据可视化。✅ 图片检测支持AI分析功能deepseek✅ 支持图像检测、视频检测和摄像头实时检测检测结果保存到MySQL数据库。✅ 图片识别记录管理、视频识别记录管理和摄像头识别记录管理。✅ 用户管理模块管理员可以对用户进行增删改查。✅ 个人中心可以修改自己的信息密码姓名头像等等。✅ 支持更换导航栏背景颜色登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块YOLO模型集成(v8/v10/v11/v12)DeepSeek多模态分析支持格式JPG/PNG/MP4/RTSP视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块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(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns, nameexp, )YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12前端代码展示