基于YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12与SpringBoot的绝缘子缺陷检测系统（DeepSeek智能分析+web交互界面+前后端分离+YOLO数据）

摘要随着高压输电线路规模的不断扩大作为电网关键承重与绝缘部件的绝缘子其运行状态的实时监测与缺陷精准识别对保障电力系统安全、稳定运行至关重要。传统的人工巡检方式存在效率低、危险性高、主观性强等弊端无法满足现代智能电网的发展需求。本项目旨在设计并实现一套集先进目标检测算法、现代化Web交互界面与智能分析于一体的“智能绝缘子缺陷检测与分析系统”。系统核心技术层采用当前YOLO系列最新模型包括YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11及YOLOv12构建了一个高性能、可切换的视觉检测引擎专门用于从复杂背景的航拍或地面巡检图像/视频中准确识别并定位绝缘子的四种典型状态‘绝缘子串’正常、‘完好单片’无缺陷、‘破损’以及‘闪络损伤’。基于一个包含3200张高质量标注图片训练集2240张验证集640张测试集320张的自建数据集我们对模型进行了充分的训练与优化确保其在真实场景下的鲁棒性。系统应用层采用前后端分离的现代化架构。后端基于SpringBoot框架构建负责核心业务逻辑、模型推理接口、用户认证与数据持久化。前端提供友好的交互式Web界面支持用户进行便捷操作。数据层使用MySQL数据库系统性地存储用户信息、模型配置、以及所有检测任务图片、视频、实时摄像头的历史记录与详细结果为状态追踪与统计分析提供数据基础。本系统的核心创新与功能亮点在于多模型动态切换用户可根据实时需求或对不同场景的适应性在四种前沿YOLO模型间灵活切换实现检测精度与速度的平衡选择。全模态检测支持无缝支持图片上传检测、视频文件分析、以及摄像头实时流媒体检测满足从离线分析到在线监控的不同应用场景。深度智能分析集成创新性地整合了DeepSeek大型语言模型的智能分析能力。在完成视觉检测后系统可将识别结果自动生成结构化的检测报告并可由DeepSeek进行深入解读、成因分析与维护建议的文本生成极大提升了系统的决策支持水平。全面的数据管理与可视化提供完整的用户管理体系管理员/普通用户、个人中心、以及多维度的信息与数据可视化面板。所有检测操作均有迹可循识别记录可进行查询、管理与统计直观展示缺陷分布、检测频率等关键指标。健壮的用户系统实现了包含注册、登录、权限控制、个人信息管理头像、密码修改等功能的完整用户体系保障了系统的安全性与个性化体验。综上所述本系统不仅是一个高效的绝缘子缺陷自动化检测工具更是一个集模型管理、数据资产沉淀、智能诊断与协同管理于一体的综合运维平台。它有效解决了传统巡检模式的痛点为电力设施的智能化、数字化巡检提供了切实可行的解决方案具有重要的工程应用价值与推广前景。目录摘要详细功能展示视频一、 引言1.1 研究背景与意义1.2 国内外研究现状1.3 本项目主要工作与贡献二、 系统核心特性概述功能模块登录注册模块可视化模块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YOLO概述YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12前端代码展示后端代码展示详细功能展示视频详细功能展示视频基于YOLO和DeepSeek的绝缘子损坏识别检测系统千问大模型webYOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12python_哔哩哔哩_bilibili基于YOLO和DeepSeek的绝缘子损坏识别检测系统千问大模型webYOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12python_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1RhfoBeEyy/?spm_id_from333.999.0.0vd_source549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fhttps://www.bilibili.com/video/BV1RhfoBeEyy/一、 引言1.1 研究背景与意义绝缘子是输电线路中用于电气绝缘和机械固定的关键部件其长期暴露在自然环境中承受着电气、机械和环境的综合应力极易产生诸如瓷瓶破损、伞裙裂纹、闪络灼伤等多种缺陷。这些缺陷如未能被及时发现和处理轻则引起局部放电、电能损耗重则可能导致绝缘击穿、线路跳闸甚至引发大规模的停电事故造成巨大的经济损失与社会影响。因此对绝缘子状态的定期、高效检测是电力系统预防性维护的核心环节。目前我国电力巡检正逐步从“人工为主”向“自动化、智能化”模式过渡。无人机UAV巡检和固定监控摄像头的大规模应用产生了海量的图像与视频数据。如何从这些非结构化的视觉数据中快速、准确地自动识别出缺陷目标成为制约巡检效率提升的技术瓶颈。近年来以卷积神经网络CNN为代表的深度学习技术特别是以YOLOYou Only Look Once系列为代表的一阶段目标检测算法因其卓越的检测速度和不断精进的精度已成为工业视觉检测领域的研究热点。然而将前沿的AI算法转化为稳定、易用、可管理的实际业务系统仍面临挑战模型迭代迅速如从v8到v12如何兼容与评估单点检测功能如何扩展为支持多用户、多任务、有记忆的平台检测结果如何从“边界框”升级为“决策建议”这些问题要求我们构建一个软硬一体、算法与应用并重的完整系统。1.2 国内外研究现状在学术研究层面基于深度学习的绝缘子缺陷检测已取得丰硕成果。早期研究多采用Faster R-CNN等两阶段算法精度较高但速度较慢。近年来YOLO系列因其优异的实时性成为该领域的主流选择。学者们通过在YOLOv5、YOLOv7等框架上引入注意力机制、优化损失函数、改进特征融合网络等方式针对小目标、复杂背景等特定难点进行改进显著提升了绝缘子缺陷的检测性能。随着YOLOv8无锚框设计、YOLOv10效率-精度分离、YOLOv11/YOLOv12等最新版本的陆续推出算法性能边界不断被刷新为工程应用提供了更强大的基础模型。在系统应用层面现有解决方案多为离线的脚本工具或嵌入式的单机软件普遍存在以下不足功能单一往往仅提供图片检测缺乏对视频流和实时摄像头的支持难以覆盖全场景。缺乏管理没有用户体系、没有检测历史管理、数据零散无法形成可追溯的知识库。交互性差通常为命令行或简单的本地界面不易于非技术人员操作且不支持远程访问与协同。“只检不析”输出仅为带标注框的图片缺乏对检测结果的聚合、统计和进一步的智能分析未能充分挖掘数据价值。模型固化系统通常绑定单一模型无法灵活利用最新算法成果或针对不同场景选择最优模型。1.3 本项目主要工作与贡献针对上述研究空白与实际需求本项目的核心工作是设计并实现一个功能完备、架构先进、体验友好的智能绝缘子缺陷检测与分析系统。具体贡献如下构建高性能、可演进的检测核心集成YOLOv8至YOLOv12四种最新模型在一个统一的框架下进行训练与性能对比。用户可根据任务需求如偏向速度或精度灵活切换模型实现了检测核心的动态升级与择优选择。设计并实现全栈式Web应用系统采用“前后端分离”的现代化Web架构。SpringBoot后端提供稳健的RESTful API服务负责模型加载、推理调度、用户认证授权基于MySQL及所有业务逻辑。响应式前端界面提供直观的操作流程使得复杂的AI检测能力能够通过浏览器被轻松访问和使用。实现多模态输入与数据持久化系统完整支持图片、视频、摄像头实时流三种输入模式的缺陷检测。所有检测请求、结果图片、统计信息如缺陷类别、数量、置信度、处理时间均结构化存入MySQL数据库实现了检测任务的全程可追溯与数据资产化。创新性集成LLM智能分析突破传统检测系统的局限在检测流程后端接入DeepSeek大型语言模型。系统能自动将视觉检测结果转换为文本描述并调用DeepSeek生成包含缺陷概况总结、潜在风险分析、初步维护建议在内的综合性分析报告将“视觉感知”提升至“认知理解”层面。开发完善的管理与可视化功能系统内置完整的用户角色管理体系普通用户与管理員提供个人中心。管理员拥有用户管理、全局数据查看权限。系统配备丰富的图表可视化组件对用户行为、检测任务统计、缺陷类别分布等进行多维展示辅助管理者进行决策。提供友好的用户体验与安全保证从用户注册登录、个人信息修改头像上传、密码更新、到简洁的检测任务提交与结果展示界面每一个环节都注重交互细节。严格的用户认证与权限控制确保了系统数据的安全。二、 系统核心特性概述功能模块✅ 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。登录注册模块可视化模块图像检测模块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, )YOLO概述YOLOv8YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布在准确性和速度方面提供了尖端性能。基于先前 YOLO 版本的进步YOLOv8 引入了新功能和优化使其成为各种应用中目标检测任务的理想选择。YOLOv8 的主要特性高级骨干和颈部架构YOLOv8 采用最先进的骨干和颈部架构从而改进了特征提取和目标检测性能。无锚点分离式 Ultralytics HeadYOLOv8 采用无锚点分离式 Ultralytics head与基于锚点的方法相比这有助于提高准确性并提高检测效率。优化的准确性-速度权衡YOLOv8 专注于在准确性和速度之间保持最佳平衡适用于各种应用领域中的实时对象检测任务。丰富的预训练模型:YOLOv8提供了一系列预训练模型以满足各种任务和性能要求使您更容易为特定用例找到合适的模型。YOLOv10YOLOv10 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。大量实验表明它在多个模型尺度上都具有卓越的精度-延迟权衡。概述实时目标检测旨在以低延迟准确预测图像中的对象类别和位置。YOLO 系列因其在性能和效率之间的平衡而一直处于这项研究的前沿。然而对 NMS 的依赖和架构效率低下阻碍了最佳性能。YOLOv10 通过引入用于无 NMS 训练的一致双重分配和整体效率-准确性驱动的模型设计策略来解决这些问题。架构YOLOv10 的架构建立在之前 YOLO 模型优势的基础上同时引入了几项关键创新。该模型架构由以下组件组成骨干网络负责特征提取YOLOv10 中的骨干网络使用增强版的 CSPNet (Cross Stage Partial Network)以改善梯度流并减少计算冗余。NeckNeck 的设计目的是聚合来自不同尺度的特征并将它们传递到 Head。它包括 PAN路径聚合网络层用于有效的多尺度特征融合。One-to-Many Head在训练期间为每个对象生成多个预测以提供丰富的监督信号并提高学习准确性。一对一头部在推理时为每个对象生成一个最佳预测以消除对NMS的需求从而降低延迟并提高效率。主要功能免NMS训练利用一致的双重分配来消除对NMS的需求从而降低推理延迟。整体模型设计从效率和准确性的角度对各种组件进行全面优化包括轻量级分类 Head、空间通道解耦下采样和秩引导块设计。增强的模型功能: 结合了大内核卷积和部分自注意力模块以提高性能而无需显着的计算成本。YOLOv11YOLO11 是 Ultralytics YOLO 系列实时目标检测器的最新迭代版本它以前沿的精度、速度和效率重新定义了可能性。YOLO11 在之前 YOLO 版本的显著进步基础上在架构和训练方法上进行了重大改进使其成为各种计算机视觉任务的多功能选择。主要功能增强的特征提取:YOLO11 采用改进的 backbone 和 neck 架构从而增强了特征提取能力以实现更精确的目标检测和复杂的任务性能。优化效率和速度YOLO11 引入了改进的架构设计和优化的训练流程从而提供更快的处理速度并在精度和性能之间保持最佳平衡。更高精度更少参数随着模型设计的进步YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的 平均精度均值(mAP)同时比 YOLOv8m 少用 22% 的参数在不牺牲精度的情况下提高了计算效率。跨环境的适应性YOLO11 可以无缝部署在各种环境中包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统从而确保最大的灵活性。广泛支持的任务范围无论是目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计还是旋转框检测 (OBB)YOLO11 都旨在满足各种计算机视觉挑战。Ultralytics YOLO11 在其前代产品的基础上进行了多项重大改进。主要改进包括增强的特征提取YOLO11 采用了改进的骨干网络和颈部架构增强了特征提取能力从而实现更精确的目标检测。优化的效率和速度改进的架构设计和优化的训练流程提供了更快的处理速度同时保持了准确性和性能之间的平衡。更高精度更少参数YOLO11m 在 COCO 数据集上实现了更高的平均 精度均值 (mAP)同时比 YOLOv8m 少用 22% 的参数在不牺牲精度的情况下提高了计算效率。跨环境的适应性YOLO11 可以部署在各种环境中包括边缘设备、云平台和支持 NVIDIA GPU 的系统。广泛支持的任务范围YOLO11 支持各种计算机视觉任务例如目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。YOLOv12YOLO12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的方法但仍保持了许多应用所需的实时推理速度。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。尽管有这些优势YOLO12仍然是一个社区驱动的版本由于其沉重的注意力模块可能表现出训练不稳定、内存消耗增加和CPU吞吐量较慢的问题因此Ultralytics仍然建议将YOLO11用于大多数生产工作负载。主要功能区域注意力机制: 一种新的自注意力方法可以有效地处理大型感受野。它将 特征图 分成l个大小相等的区域默认为 4 个水平或垂直避免复杂的运算并保持较大的有效感受野。与标准自注意力相比这大大降低了计算成本。残差高效层聚合网络R-ELAN一种基于 ELAN 的改进的特征聚合模块旨在解决优化挑战尤其是在更大规模的以注意力为中心的模型中。R-ELAN 引入具有缩放的块级残差连接类似于层缩放。一种重新设计的特征聚合方法创建了一个类似瓶颈的结构。优化的注意力机制架构YOLO12 精简了标准注意力机制以提高效率并与 YOLO 框架兼容。这包括使用 FlashAttention 来最大限度地减少内存访问开销。移除位置编码以获得更简洁、更快速的模型。调整 MLP 比率从典型的 4 调整到 1.2 或 2以更好地平衡注意力和前馈层之间的计算。减少堆叠块的深度以改进优化。利用卷积运算在适当的情况下以提高其计算效率。在注意力机制中添加一个7x7可分离卷积“位置感知器”以隐式地编码位置信息。全面的任务支持: YOLO12 支持一系列核心计算机视觉任务目标检测、实例分割、图像分类、姿势估计和旋转框检测 (OBB)。增强的效率: 与许多先前的模型相比以更少的参数实现了更高的准确率从而证明了速度和准确率之间更好的平衡。灵活部署: 专为跨各种平台部署而设计从边缘设备到云基础设施。主要改进增强的 特征提取:区域注意力: 有效处理大型感受野降低计算成本。优化平衡改进了注意力和前馈网络计算之间的平衡。R-ELAN使用 R-ELAN 架构增强特征聚合。优化创新残差连接引入具有缩放的残差连接以稳定训练尤其是在较大的模型中。改进的特征集成在 R-ELAN 中实现了一种改进的特征集成方法。FlashAttention: 整合 FlashAttention 以减少内存访问开销。架构效率:减少参数与之前的许多模型相比在保持或提高准确性的同时实现了更低的参数计数。简化的注意力机制使用简化的注意力实现避免了位置编码。优化的 MLP 比率调整 MLP 比率以更有效地分配计算资源。前端代码展示登录界面一小部分代码template div classlogin-container !-- 工业检测背景 -- div classinspection-background !-- 电路板网格 -- div classpcb-grid div classgrid-line horizontal v-forn in 15 :keyh-${n} :stylegetGridLineStyle(h, n)/div div classgrid-line vertical v-forn in 20 :keyv-${n} :stylegetGridLineStyle(v, n)/div div classgrid-node v-forn in 40 :keynode-${n} :stylegetGridNodeStyle(n)/div /div !-- 检测扫描线 -- div classscan-lines div classscan-line v-forn in 5 :keyscan-${n} :stylegetScanLineStyle(n) div classscan-glow/div /div /div !-- 绝缘子轮廓 -- div classinsulator-outlines div classinsulator v-forn in 8 :keyinsulator-${n} :stylegetInsulatorStyle(n) div classinsulator-disc v-fordisc in 5 :keydisc-${n}-${disc}/div div classdefect-marker v-ifMath.random() 0.7/div /div /div !-- 数据流 -- div classdata-stream div classstream-line v-forn in 12 :keystream-${n} :stylegetStreamStyle(n) span v-fori in 20 :keydata-${n}-${i} {{ Math.random() 0.5 ? 1 : 0 }} /span /div /div !-- 检测热点 -- div classdetection-hotspots div classhotspot v-forn in 15 :keyhotspot-${n} :stylegetHotspotStyle(n) div classhotspot-pulse/div /div /div /div !-- 登录主容器 -- div classlogin-main !-- 检测系统容器 -- div classsystem-container div classsystem-border div classcorner corner-tl/div div classcorner corner-tr/div div classcorner corner-bl/div div classcorner corner-br/div /div div classsystem-glow/div !-- 系统标志 -- div classsystem-brand div classbrand-icon div classinsulator-icon div classicon-discs div classdisc v-fori in 4 :keydisc-${i}/div /div div classicon-rod/div div classai-core div classcore-pulse/div /div /div div classicon-ring/div /div div classbrand-text h1 classsystem-title span classyolo-textYOLODeepSeek/span span classsystem-name绝缘子缺陷检测系统/span /h1 p classsystem-subtitle工业视觉 · 智能巡检 · 实时监控/p p classsystem-versionv5.2 · 深度神经网络版本/p /div /div !-- 登录面板 -- div classlogin-panel div classpanel-border div classborder-line top/div div classborder-line bottom/div /div div classpanel-header div classheader-indicator div classindicator-dot active/div div classindicator-dot/div div classindicator-dot/div /div h2系统登录认证/h2 div classheader-status span classstatus-text在线/span div classstatus-light/div /div /div div classpanel-content el-form :modelruleForm :rulesregisterRules refruleFormRef !-- 用户名输入 -- el-form-item propusername div classinput-field div classfield-label div classlabel-icon div classicon-pulse/div /div span操作员ID/span /div el-input v-modelruleForm.username placeholder请输入操作员识别码 classtech-input sizelarge focusonInputFocus bluronInputBlur / div classfield-underline/div /div /el-form-item !-- 密码输入 -- el-form-item proppassword div classinput-field div classfield-label div classlabel-icon div classicon-lock/div /div span访问密钥/span /div el-input v-modelruleForm.password typepassword placeholder请输入安全访问密钥 show-password classtech-input sizelarge focusonInputFocus bluronInputBlur / div classfield-underline/div /div /el-form-item !-- 登录按钮 -- el-form-item div classlogin-action el-button typeprimary classdetect-btn clicksubmitForm(ruleFormRef) mouseenteronBtnHover mouseleaveonBtnLeave div classbtn-content div classbtn-icon div classscan-animation/div /div div classbtn-text span classtext-main启动检测系统/span span classtext-subINITIALIZING DETECTION/span /div /div div classbtn-glow/div div classbtn-pulse/div /el-button div classsystem-stats div classstat-item span classstat-label检测精度/span span classstat-value99.4%/span /div div classstat-divider/div div classstat-item span classstat-label响应时间/span span classstat-value24ms/span /div /div /div /el-form-item /el-form !-- 系统选项 -- div classsystem-options div classoption-group router-link to/register classoption-item div classoption-icon div classicon-add/div /div span注册新账户/span div classoption-trail/div /router-link /div div classsystem-status div classstatus-item div classstatus-light active/div span检测服务正常/span /div div classstatus-item div classstatus-light/div span数据同步中.../span /div /div /div /div /div !-- 检测信息 -- div classdetection-info div classinfo-header div classheader-line/div h3实时检测状态/h3 div classheader-line/div /div div classinfo-grid div classinfo-item div classinfo-icon div classicon-camera/div /div /div div classinfo-item div classinfo-icon div classicon-detection/div /div div classinfo-content /div /div div classinfo-item div classinfo-icon div classicon-alert/div /div /div /div /div /div /div !-- 浮动元素 -- div classfloating-elements !-- 检测坐标 -- div classdetection-coordinates div classcoordinate v-forn in 6 :keycoord-${n} :stylegetCoordStyle(n) {{ X:${Math.floor(Math.random()*1000)} Y:${Math.floor(Math.random()*1000)} }} /div /div !-- 参数标签 -- div classparameter-labels div classparameter v-forn in 10 :keyparam-${n} :stylegetParamStyle(n) {{ [置信度,IoU,FPS,分辨率,阈值,延迟,精度,召回,F1,AP][n-1] }}: {{ (Math.random()*100).toFixed(1) }} /div /div /div /div /template script langts setup import { reactive, ref, computed, onMounted } from vue; import { useRoute, useRouter } from vue-router; import { ElMessage } from element-plus; import { useI18n } from vue-i18n; import Cookies from js-cookie; import { storeToRefs } from pinia; import { useThemeConfig } from //stores/themeConfig; import { initFrontEndControlRoutes } from //router/frontEnd; import { initBackEndControlRoutes } from //router/backEnd; import { Session } from //utils/storage; import { formatAxis } from //utils/formatTime; import { NextLoading } from //utils/loading; import type { FormInstance, FormRules } from element-plus; import request from //utils/request; // 定义变量内容 const { t } useI18n(); const storesThemeConfig useThemeConfig(); const { themeConfig } storeToRefs(storesThemeConfig); const route useRoute(); const router useRouter(); const formSize ref(default); const ruleFormRef refFormInstance(); // 定义表单数据 const ruleForm reactive({ username: , password: , }); // 校验规则 const registerRules reactiveFormRules({ username: [ { required: true, message: 请输入操作员识别码, trigger: blur }, { min: 3, max: 20, message: 长度在3-20个字符, trigger: blur }, ], password: [ { required: true, message: 请输入访问密钥, trigger: blur }, { min: 3, max: 30, message: 长度在6-30个字符, trigger: blur }, ], }); // 背景样式生成函数 const getGridLineStyle (type: h | v, index: number) { if (type h) { return { top: ${(index / 15) * 100}%, width: 100%, animationDelay: ${index * 0.1}s }; } else { return { left: ${(index / 20) * 100}%, height: 100%, animationDelay: ${index * 0.05}s }; } }; const getGridNodeStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const top Math.random() * 100; const size 2 Math.random() * 4; const duration 2 Math.random() * 3; return { left: ${left}%, top: ${top}%, width: ${size}px, height: ${size}px, animationDuration: ${duration}s, animationDelay: ${Math.random() * 2}s }; }; const getScanLineStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const duration 3 Math.random() * 2; const delay index * 0.5; return { left: ${left}%, animationDuration: ${duration}s, animationDelay: ${delay}s }; }; const getInsulatorStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const top Math.random() * 100; const scale 0.3 Math.random() * 0.5; const rotation Math.random() * 360; return { left: ${left}%, top: ${top}%, transform: scale(${scale}) rotate(${rotation}deg) }; }; const getStreamStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const duration 8 Math.random() * 12; const delay Math.random() * 5; const speed 0.5 Math.random() * 1.5; return { left: ${left}%, animationDuration: ${duration / speed}s, animationDelay: ${delay}s, animationTimingFunction: steps(${Math.floor(10 Math.random() * 20)}, end) }; }; const getHotspotStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const top Math.random() * 100; const size 4 Math.random() * 8; const duration 1.5 Math.random() * 2; return { left: ${left}%, top: ${top}%, width: ${size}px, height: ${size}px, animationDuration: ${duration}s, animationDelay: ${Math.random() * 3}s }; }; const getCoordStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const duration 15 Math.random() * 20; const delay Math.random() * 5; return { left: ${left}%, animationDuration: ${duration}s, animationDelay: ${delay}s, fontSize: ${10 Math.random() * 6}px }; }; const getParamStyle (index: number) { const left Math.random() * 100; const top Math.random() * 100; const duration 20 Math.random() * 25; const delay Math.random() * 8; return { left: ${left}%, top: ${top}%, animationDuration: ${duration}s, animationDelay: ${delay}s, opacity: 0.05 Math.random() * 0.15 }; };后端代码展示详细功能展示视频基于YOLO和DeepSeek的绝缘子损坏识别检测系统千问大模型webYOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12python_哔哩哔哩_bilibili基于YOLO和DeepSeek的绝缘子损坏识别检测系统千问大模型webYOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12python_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1RhfoBeEyy/?spm_id_from333.999.0.0vd_source549d0b4e2b8999929a61a037fcce3b0fhttps://www.bilibili.com/video/BV1RhfoBeEyy/