基于YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12与SpringBoot的犬种识别检测系统（DeepSeek智能分析+web交互界面+前后端分离+YOLO数据）

斌擎人工智能官方账号

315人浏览 · 2026-03-22 16:06:06

斌擎人工智能官方账号 · 2026-03-22 16:06:06 发布

摘要

随着人工智能与计算机视觉技术的飞速发展，目标检测技术在社会生活、宠物管理及智慧城市等领域的应用日益深化。本项目设计并实现了一个集高效识别、智能分析与可视化交互于一体的智能犬种识别检测系统。系统核心采用当前主流且先进的YOLO系列目标检测算法，集成了YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11及YOLOv12等多个版本模型，用户可根据实际场景对精度与速度的需求灵活切换。系统后端基于SpringBoot框架构建，采用前后端分离的现代化架构，前端提供友好的Web交互界面，数据库选用MySQL进行结构化数据持久化。

系统实现了对六种常见犬种（比格犬、斗牛犬、柯基犬、金毛寻回犬、哈士奇、博美犬）的精准识别。训练数据集包含总计1257张标注图像（训练集880张，验证集251张，测试集126张）。除基础的图像、视频及摄像头实时检测功能外，本系统的核心创新点在于深度整合了DeepSeek大语言模型的AI分析能力，可为检测结果提供品种习性、饲养建议等智能文本描述，极大丰富了系统的输出价值。

系统功能完备，涵盖用户登录注册、多模态检测记录管理（图片、视频、实时流）、全方位数据可视化、管理员对用户及识别记录的增删改查（CRUD），以及用户个人中心信息维护等模块。本系统不仅是一个高精度的犬种识别工具，更是一个集数据管理、智能分析与用户交互于一体的综合性服务平台，为宠物行业智能化、社区宠物管理及视觉技术教学实践提供了有力的解决方案。

关键词： 目标检测；YOLO系列；犬种识别；SpringBoot；前后端分离；DeepSeek；智能分析；数据可视化；MySQL

详细功能展示视频

基于YOLO和千问|DeepSeek的犬种识别检测系统（web界面+YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12+深度学习+python）_哔哩哔哩_bilibili

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一、引言

1.1 研究背景与意义

在当今社会，宠物犬已成为众多家庭的重要成员，犬只的品种识别在宠物管理、兽医诊断、犬只训练、社区安全乃至宠物社交应用等多个场景中具有广泛需求。传统的人工识别方式高度依赖经验，效率低下且存在主观误差。因此，利用计算机视觉技术实现自动化、智能化的犬种识别具有显著的应用价值。

近年来，基于深度学习的目标检测算法取得了突破性进展，其中YOLO（You Only Look Once） 系列因其在速度与精度上的卓越平衡而备受青睐。从YOLOv1到最新的YOLOv12，该系列算法不断进化，为实时检测任务提供了丰富多样的模型选择。与此同时，Web应用开发技术也趋于成熟，SpringBoot作为Java领域最流行的微服务框架，以其快速构建、简化配置和强大生态的优势，成为开发企业级后端服务的首选。将尖端的目标检测模型与稳健的后端服务、交互式前端界面相结合，构建一个完整的应用系统，是技术落地和价值实现的关键路径。

此外，单纯的目标检测仅能提供“是什么”的信息。为提升系统的实用性和用户体验，引入大语言模型（如DeepSeek） 进行后处理与分析，能够将视觉识别结果转化为自然语言描述，为用户提供更深层次的品种相关知识，实现了从“感知”到“认知”的跨越。

1.2 项目概述

本项目旨在构建一个功能全面、性能优异、用户体验良好的智能犬种识别检测系统。系统以多版本YOLO算法为识别引擎，以SpringBoot + Vue.js 前后端分离架构为应用骨架，以MySQL为数据支撑，并创新性地集成DeepSeek API以提供智能分析功能。

系统核心识别对象为6类常见犬种，通过精心收集和标注的数据集进行模型训练与验证。系统为用户提供三种检测模式：图片检测、视频文件检测以及摄像头实时检测，满足不同场景下的应用需求。所有检测记录（包括原始文件、检测结果、时间、用户信息等）均被妥善保存，便于后续查询、分析与可视化展示。

系统还配备了完整的用户管理体系，包括用户自助注册登录、个人信息维护，以及管理员后台进行用户管理、记录管理等，确保了系统的安全性与可管理性。

1.3 主要贡献与创新点

多模型集成与可配置性： 在单一系统中无缝集成YOLOv8, v10, v11, v12四个最新版本模型，允许用户根据对实时性、准确性的不同侧重点进行动态切换，增强了系统的灵活性和技术前瞻性。
检测与分析深度融合： 突破传统检测系统仅输出边界框和类别的局限，通过调用DeepSeek大语言模型API，为识别出的犬种自动生成富文本介绍，提供了“检测+科普”的一站式服务。
完备的全栈系统实现： 不仅完成了核心算法集成，更构建了包含用户管理、多模态检测、记录追踪、数据可视化在内的完整Web应用，形成了一个可直接部署使用的产品级解决方案，而非单纯的算法演示。
高质量专用数据集构建与验证： 针对6个特定犬种，构建了超过1200张标注图像的数据集，并合理划分为训练集、验证集和测试集，为模型训练与系统性能评估奠定了坚实基础。

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(data=data_path,
                          epochs=500,
                          batch=64,
                          device='0',
                          workers=0,
                          project='runs',
                          name='exp',
                          )

YOLO概述

YOLOv8

YOLOv8 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 Head： YOLOv8 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。

YOLOv10

YOLOv10 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。
Neck：Neck 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。

YOLOv11

YOLO11 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)。

YOLOv12

YOLO12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

图片检测界面一小部分代码：

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	<div class="brain-detection-container" id="id" v-loading="state.loading">
		<!-- 顶部导航栏 -->
		<div class="top-nav">
			<div class="logo">
				<i class="icon-brain"></i>
				<span>Computer Vision</span>
			</div>
			<div class="user-info">
				<el-avatar :size="32" :src="userInfos.avatar" />
				<span class="username">{{ userInfos.userName }}</span>
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		</div>

		<div class="main-content">
			<!-- 左侧功能区 -->
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					<h3 class="section-title">模型配置</h3>
					<div class="config-item">
						<label>选择模型</label>
						<el-select v-model="weight" placeholder="请选择模型" size="large">
							<el-option v-for="item in state.weight_items" :key="item.value" :label="item.label"
								:value="item.value" />
						</el-select>
					</div>
					<div class="config-item">
						<label>AI助手</label>
						<el-select v-model="ai" placeholder="请选择AI助手" size="large" @change="getData">
							<el-option v-for="item in state.ai_items" :key="item.value" :label="item.label"
								:value="item.value" />
						</el-select>
					</div>
					<div class="config-item">
						<label>置信度阈值: {{ (conf/100).toFixed(2) }}</label>
						<el-slider v-model="conf" :format-tooltip="formatTooltip" show-stops :max="100" :step="5" />
					</div>
					<div class="action-buttons">
						<el-button type="primary" @click="upData" class="predict-btn">
							<i class="icon-scan"></i>
							开始检测
						</el-button>
						<el-button @click="resetForm" class="reset-btn">
							<i class="icon-reset"></i>
							重置
						</el-button>
					</div>
				</div>

				<div class="panel-section">
					<h3 class="section-title">历史记录</h3>
					<div class="history-list">
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						</div>
						<div v-if="state.history.length === 0" class="empty-history">
							暂无历史记录
						</div>
					</div>
				</div>
			</div>

			<!-- 中间内容区 -->
			<div class="center-panel">
				<div class="upload-section">
					<el-card class="upload-card">
						<template #header>
							<div class="card-header">
								<span>上传图片</span>
								<el-button type="text" @click="showExample">查看示例</el-button>
							</div>
						</template>
						<el-upload v-model="state.img" ref="uploadFile" class="avatar-uploader"
							action="http://localhost:9999/files/upload" :show-file-list="false"
							:on-success="handleAvatarSuccessone" drag>
							<div class="upload-area">
								<el-icon v-if="!imageUrl" class="upload-icon">
									<Plus />
								</el-icon>
								<img v-else :src="imageUrl" class="uploaded-image" />
								<div v-if="!imageUrl" class="upload-text">
									<p>将图片拖拽到此处，或<em>点击上传</em></p>
									<p class="upload-tip">支持 JPG、PNG 格式，大小不超过 10MB</p>
								</div>
							</div>
						</el-upload>
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				</div>

				<div class="result-section" v-if="state.predictionResult.label">
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						<template #header>
							<div class="card-header">
								<span>检测结果</span>
								<el-button type="primary" @click="() => htmlToPDF('id', '检测报告')" size="small">
									<i class="icon-download"></i>
									导出报告
								</el-button>
							</div>
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						<div class="result-content">
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								<div class="result-item">
									<div class="result-icon diagnosis"></div>
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										<div class="result-label">诊断结果</div>
										<div class="result-value highlight">{{ state.predictionResult.label || '-' }}</div>
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										<div class="result-value">{{ state.predictionResult.allTime ? `${state.predictionResult.allTime}` : '-' }}</div>
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								</div>
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								<h4>详细分析</h4>
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									<el-table-column prop="confidence" label="置信度" align="center" />
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								</el-table>
							</div>
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			<!-- 右侧AI建议区 -->
			<div class="right-panel" v-if="state.predictionResult.suggestion">
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					<h3 class="section-title">AI建议</h3>
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							<i class="icon-copy"></i>
							复制建议
						</el-button>
						<el-button type="text" @click="saveSuggestion">
							<i class="icon-save"></i>
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			</div>
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		<!-- 底部状态栏 -->
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				<i class="icon-status"></i>
				<span>系统状态: 正常</span>
			</div>
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				<i class="icon-time"></i>
				<span>最后更新: {{ currentTime }}</span>
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