YOLOv11深度学习模型融合deepseek海洋生物检测系统 | 海洋生物检测 YOLOv11 目标检测 深度学习 计算机视觉 Vue3 SpringBoot Flask9164期
系统概述
本系统基于YOLOv11深度学习模型，融合Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue、MySQL等技术，构建了一套支持图片、视频、摄像头三种检测方式的海洋生物识别平台。系统适配海洋生物识别、科研教育及智能应用等场景。
系统核心信息
| 项目 | 详细说明 |
|---|---|
| 检测类别 | 涵盖海豚、企鹅、海星、鲨鱼、海龟等多种海洋生物 |
| 核心技术 | YOLOv11 + Pytorch + Flask + SpringBoot + Vue3 |
| 检测模式 | 图片检测、视频检测、摄像头实时检测 |
| 系统架构 | 前后端分离（Vue3 + SpringBoot + Flask + MySQL） |
| 应用价值 | 1.海洋生物识别：支撑海洋生物种类的自动识别与分类。 2.科研教育：为海洋生物学研究、教学演示提供视觉工具。 3.智能应用：可迁移至其他检测场景，支持自定义训练模型。 |
技术栈
| 层次 | 技术选型 |
|---|---|
| 前端 | Vue3、Element-Plus、TypeScript |
| 后端 | SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask |
| 深度学习 | YOLOv11、Pytorch |
| 数据库 | MySQL |
| 视频处理 | FFmpeg |
系统功能
1. 多模态检测支持
- 图片检测：上传图片，返回检测结果
- 视频检测：上传视频，逐帧分析，输出标注视频
- 摄像头实时检测：连接摄像头，实时输出检测结果
2. 海洋生物识别
- 支持多种海洋生物识别（海豚、企鹅、海星、鲨鱼、海龟等）
- 检测精度高，速度快
3. 模型定制
- 支持自定义训练模型，生成权重文件
- 可更换其他检测场景，价格私聊
4. 用户管理
- 管理员可查看所有检测记录
- 普通用户仅查看自己的记录
5. 界面个性化
- 界面简洁美观
- 支持主题色、布局、组件大小个性化
交付内容
- 完整系统代码：前端、后端、YOLO算法
- 数据集与训练文件
- 安装部署文档
- 数据库文件
快速开始（代码示例）
1. 数据集配置文件 (data.yaml)
train:./dataset/images/trainval:./dataset/images/valnc:5names:['dolphin','penguin','starfish','shark','turtle']2. YOLOv11 训练代码
fromultralyticsimportYOLO model=YOLO('yolo11n.pt')model.train(data='data.yaml',epochs=100,imgsz=640,batch=16,device=0)3. Flask 推理服务
fromflaskimportFlask,request,jsonifyfromultralyticsimportYOLOimportcv2 app=Flask(__name__)model=YOLO('runs/detect/train/weights/best.pt')@app.route('/detect',methods=['POST'])defdetect():file=request.files['image']img=cv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(),np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)results=model(img)detections=[]forboxinresults[0].boxes:detections.append({'class':model.names[int(box.cls[0])],'confidence':float(box.conf[0]),'bbox':box.xyxy[0].tolist()})returnjsonify(detections)if__name__=='__main__':app.run(host='0.0.0.0',port=5000)标签
海洋生物检测YOLOv11目标检测深度学习计算机视觉Vue3SpringBootFlask
