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一、项目背景
随着城市化进程的加速和机动车保有量的持续增长，城市交通系统正面临着前所未有的压力。交通拥堵、事故频发、停车难等问题日益突出，对城市运行效率和居民出行体验造成了显著影响。在此背景下，智能交通系统作为解决城市交通问题的关键技术路径，受到了学术界和工业界的广泛关注。其中，对道路上行人和车辆目标的实时精准检测，是智能交通管理的核心基础，直接关系到交通流量统计、违章行为识别、自动驾驶感知、安防监控等诸多应用的实现效果。
传统的交通目标检测方法主要依赖地感线圈、雷达、红外传感器等物理设备，或通过人工查看监控视频的方式进行。这些手段存在诸多局限性：物理传感器部署维护成本高，覆盖范围有限；人工监控则效率低下，难以应对海量视频数据的实时分析需求，且长时间值守容易因视觉疲劳导致漏报误报。随着城市监控网络的不断完善，交通摄像头已遍布城市各个角落，如何从这些海量视频数据中自动、快速、准确地提取行人车辆的动态信息，已成为提升交通管理智能化水平的关键突破口。
近年来，深度学习技术的飞速发展为目标检测任务带来了革命性变革。以卷积神经网络为基础的检测算法在精度和速度上不断刷新纪录，逐渐成为计算机视觉领域的主流方案。其中，YOLO系列算法凭借其独特的单阶段检测机制，将目标检测任务转化为回归问题，实现了端到端的实时检测，在保证高精度的同时具备出色的处理速度，已被广泛应用于自动驾驶、安防监控、工业质检等多个领域。在交通场景中，YOLO算法能够有效应对不同光照条件、天气变化、目标遮挡、多尺度变化等复杂情况，展现出强大的鲁棒性和适应性。
与此同时，DeepSeek等大语言模型的崛起为智能系统赋予了更强的交互和理解能力。将YOLO的视觉检测能力与DeepSeek的语言理解能力相结合，可以构建更加智能化的交通监测系统，实现检测结果的自然语言交互、异常行为语义描述、数据查询与分析等功能，为用户提供更加便捷的操作体验和深度的数据洞察。
基于上述背景，本毕业设计拟构建一套基于YOLO与DeepSeek融合的行人车辆多目标检测系统。系统以前端Vue3+Element-Plus构建直观交互界面，后端采用SpringBoot+MyBatis-Plus实现业务逻辑与数据管理，通过Flask搭建YOLO检测服务，并引入DeepSeek API实现检测结果的智能解析与自然语言交互。系统支持图片、视频、实时摄像头等多种检测方式，可精准识别行人、车辆等交通目标，并提供用户管理、检测记录查询、数据统计分析等功能，旨在探索计算机视觉与大语言模型融合技术在智能交通领域的应用潜力，为城市交通管理和智慧安防建设提供技术支撑。
二、技术介绍
系统介绍：
基于YOLO深度学习模型，支持路面行人车辆多目标检测。支持图片、视频和摄像头实时检测，界面友好，检测精度高，运行速度快。
可以结合DeepSeek和Qwen智能分析，可导出检测结果为PDF。
主要功能：
- 支持图片、视频和摄像头实时检测
- 提供实时检测结果和详细分析报告
- 支持批量检测和单张检测
- 提供详细的检测建议
技术栈：
- 深度学习框架：YOLO
- 开发工具：Pytorch
- 深度学习框架：Flask
- 前端框架：Vue3
- 后端框架：SpringBoot
三、功能介绍
本系统立足于智能交通领域的实际需求，构建了一套集深度学习目标检测与大语言模型智能分析于一体的行人车辆多目标检测平台，为用户提供全方位、智能化的交通场景感知服务。
在检测方式上，系统提供图片上传检测、视频文件检测和实时摄像头检测三种模式，全面覆盖不同应用场景。用户可上传单张道路图片进行即时识别，也可导入监控视频实现逐帧分析，或直接连接道路摄像头，对实时交通画面进行动态监测。针对视频流处理，系统采用高效的视频解码技术，确保检测过程的流畅性与实时性，满足交通监控对实时性的严苛要求。
在检测能力方面，系统基于YOLO深度学习模型，能够精准识别路面行人、各类车辆等多类别目标。模型经过专门的数据集训练，在复杂交通场景下表现出色，可有效应对不同光照条件、天气变化、目标遮挡及多尺度变化等挑战，在保证高检测精度的同时具备优异的处理速度。检测结果以可视化形式呈现，每个目标均以检测框标注，并显示类别名称和置信度，用户可直观获取路面目标的分布与状态信息。
系统的创新之处在于深度融合了DeepSeek与Qwen大语言模型的智能分析能力。在完成目标检测后，系统可自动生成详细的检测报告，对交通流量、目标分布、异常情况等进行语义化描述。用户可通过自然语言与系统交互，查询特定时段的车流数据、询问异常行为分析、获取交通状况总结等。例如，用户可输入“今天下午3点有多少行人通过”或“分析这段视频中的违章行为”，系统将结合检测数据和大语言模型的理解能力，给出精准的智能应答。
在功能设计上，系统支持批量检测和单张检测两种模式，用户可根据需要灵活选择。批量检测功能可一次性处理大量图片或视频文件，大幅提升数据处理效率；单张检测则适用于快速验证和精细化分析。检测完成后，系统提供实时检测结果展示和详细分析报告两部分内容，分析报告包含目标统计、时空分布、异常事件等多维度信息，并支持导出为PDF格式，方便用户存档、分享或进一步分析。
系统基于Vue3构建简洁美观的交互界面，操作流程清晰直观。后端采用SpringBoot实现业务逻辑与数据管理，通过Flask搭建YOLO检测服务，形成前后端分离的高可用架构。系统还内置了用户管理机制，支持检测记录的保存与查询，便于历史数据的追溯与复盘。整体而言，本系统将计算机视觉与大语言模型技术有机融合，既具备专业的交通目标检测能力，又提供了智能化的数据分析与交互体验，可广泛应用于智慧交通管理、城市安防监控、自动驾驶数据标注、交通科研教学等多个领域，为提升城市交通管理的智能化水平提供有力支撑。
四、系统实现
AtomGit 是由开放原子开源基金会联合 CSDN 等生态伙伴共同推出的新一代开源与人工智能协作平台。平台坚持“开放、中立、公益”的理念，把代码托管、模型共享、数据集托管、智能体开发体验和算力服务整合在一起，为开发者提供从开发、训练到部署的一站式体验。
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