汽车界创业小哥1. 项目概述
在智能交通和公共安全领域，实时准确的行人和车辆检测一直是核心技术挑战。传统监控系统依赖人工筛查，不仅效率低下，还容易漏检关键目标。我们团队基于最新YOLO系列算法和SpringBoot框架，开发了一套高性能的行人车辆检测系统，实现了从算法到业务应用的完整闭环。
这套系统最突出的特点是集成了YOLOv8到YOLOv12四个版本的检测模型，用户可以根据实际场景需求灵活切换。后端采用SpringBoot提供RESTful API服务，前端采用Vue.js构建交互界面，通过MySQL数据库实现数据持久化。特别值得一提的是，我们创新性地引入了DeepSeek大模型，为检测结果提供智能语义分析和报告生成能力。
需要模型API调用？ 免费领10W Token，多模型网关一键接入 Claude、DeepSeek 等主流模型。
2. 系统架构设计
2.1 整体架构
系统采用前后端分离的微服务架构，主要分为以下几个模块：
- 算法引擎层：封装YOLO系列模型，提供统一的检测接口
- 业务服务层：SpringBoot实现的核心业务逻辑
- 数据存储层：MySQL数据库存储检测记录和用户信息
- 智能分析层：DeepSeek大模型提供的语义理解能力
- 前端展示层：Vue.js构建的Web交互界面
2.2 技术选型考量
选择YOLO系列算法主要基于以下考虑：
- 单阶段检测器在速度和精度上的平衡
- 从v8到v12的持续性能优化
- 社区生态完善，便于部署和维护
SpringBoot框架的优势在于：
- 快速构建RESTful API
- 完善的生态和文档支持
- 与MySQL等数据库的良好集成
3. 核心功能实现
3.1 多模型集成方案
我们使用Python的ultralytics库加载不同版本的YOLO模型，通过Flask提供HTTP接口。SpringBoot服务通过RestTemplate调用这些接口，实现模型的无缝切换。
关键代码示例：
python复制from ultralytics import YOLO
def load_model(model_path):
model = YOLO(model_path)
return model
def detect(image, model):
results = model.pred