摘要DeepSeek智能分析是一个集成了最新目标检测技术与现代化Web开发框架的高性能、可扩展的智能视觉分析平台。该系统核心致力于解决公共卫生场景下的口罩佩戴规范检测问题通过先进的YOLO系列算法实现了对图像、视频及实时摄像头流中人员是否佩戴口罩的精准、高效识别。系统采用前后端分离的架构设计后端使用稳健的SpringBoot框架构建RESTful API负责核心业务逻辑、用户管理与AI模型调度前端则提供友好的用户交互界面负责数据可视化与结果展示。结合MySQL数据库进行持久化存储确保了用户数据、检测记录与模型元数据的安全与可管理性。本系统的突出特点在于其高度的灵活性与技术前瞻性。它不仅支持从YOLOv8到YOLOv12等多种版本的模型一键切换允许用户根据不同的精度与速度需求选择最佳模型还创新性地集成了DeepSeek大语言模型为检测结果提供更智能、更人性化的分析描述超越了传统的单纯框选与分类。从功能完整性来看系统涵盖了从用户登录注册、个人中心管理到多媒体文件图片、视频、实时流检测再到检测记录管理与后台用户管理的全流程并提供了丰富的数据可视化看板。同时个性化的UI设置如导航栏颜色更换进一步提升了用户体验。总而言之DeepSeek智能分析系统是一个功能全面、技术栈先进、兼具实用性与创新性的Web应用展示了深度学习模型在具体工业场景下落地的完整路径为智慧安防、智慧园区等领域的视觉分析应用提供了优秀的范例。目录摘要视频介绍引言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个人中心数据管理模块MySQL表设计数据集介绍1. 核心任务与类别定义2. 数据规模与划分模型训练结果YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12前端部分代码展示后端部分代码展示检测部分代码展示项目源码数据集下载链接项目安装教程视频介绍https://www.bilibili.com/video/BV13d15B3E5S哔哩哔哩 项目展示 项目源码在视频下方简介内https://www.bilibili.com/video/BV13d15B3E5S引言随着全球公共卫生意识的普遍提升在特定公共场所规范佩戴口罩已成为有效阻断病毒传播链的关键措施之一。然而在大型场馆、交通枢纽或办公区域单纯依靠人力进行监督与检查不仅成本高昂而且难以实现全天候、无遗漏的覆盖。在此背景下利用计算机视觉技术开发自动化的智能监测系统成为了一个极具现实意义和研究价值的方向。近年来以YOLOYou Only Look Once系列为代表的目标检测算法因其卓越的实时性和精度在各类实时视觉任务中得到了广泛应用。从YOLOv8的成熟稳定到YOLOv10、v11、v12在模型架构与性能上的持续优化为构建更加强大和灵活的检测系统提供了坚实的技术基础。与此同时现代Web开发技术特别是前后端分离模式与微服务框架的普及使得将复杂的AI能力封装成易于使用的Web服务成为可能。用户无需关心底层复杂的模型推理过程通过浏览器即可轻松完成检测任务并享受数据可视化与管理带来的便利。因此本项目旨在设计并实现一个名为“DeepSeek智能分析”的前后端分离Web系统。该系统将最新的YOLO系列模型v8/v10/v11/v12与强大的SpringBoot后端框架相结合构建一个多功能、高可用的口罩佩戴检测平台。系统具备以下核心设计目标多模型支持与灵活性集成多种YOLO模型允许用户根据场景需求自由切换平衡检测速度与准确率。全媒介检测能力支持图像、上传视频和摄像头实时流三种输入模式满足多样化的应用场景。智能化与深度分析引入DeepSeek大语言模型为检测结果提供更深层次的语义分析和描述提升系统智能化水平。完整的数据闭环与管理实现从检测任务执行、结果存储MySQL到历史记录查询与管理的完整数据流并提供管理员进行用户与数据管理的功能。良好的用户体验通过清晰的数据可视化、个性化的界面设置如背景色更换以及响应式的用户交互设计提升系统的易用性和亲和力。本系统基于一个精心标注的数据集进行训练与验证该数据集包含训练集6732张图片和验证集1227张图片定义了[未佩戴口罩 已佩戴口罩]两个检测类别为模型的可靠性提供了保障。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个人中心数据管理模块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- 摄像头检测记录表数据集介绍本系统DeepSeek智能分析的检测核心——YOLO系列模型其性能的可靠性直接依赖于背后高质量的数据集。本项目采用了一个专门为口罩佩戴检测任务精心构建和标注的数据集旨在训练出能够精准识别“已佩戴口罩”与“未佩戴口罩”两种状态的鲁棒模型。以下是该数据集的详细说明1. 核心任务与类别定义检测任务二分类目标检测。系统无需识别具体的人脸身份或其它物体而是专注于判断图像中每一个人是否佩戴了口罩并确定其位置。类别名称与数量Without a mask未佩戴口罩Wear a mask已佩戴口罩类别数nc: 2。这是一个简洁而高效的双类别检测问题非常适合在实际应用中进行实时处理。2. 数据规模与划分为了科学地训练和评估模型数据集被严格划分为训练集和验证集训练集6,732 张图像用途用于直接训练YOLO模型让模型学习从像素数据中识别和定位“戴口罩”与“不戴口罩”这两种模式的特征。验证集1,227 张图像用途在训练过程中和训练结束后用于评估模型的性能如计算精度mAP、召回率Recall等防止模型过拟合并作为选择最佳模型的依据。总计约 7,959 张图像。这是一个规模适中、足以训练一个高性能专用检测模型的数据集。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前端部分代码展示