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 modelYOLO(yolo11n.pt)model.train(datadata.yaml,epochs100,imgsz640,batch16,device0)3. Flask 推理服务fromflaskimportFlask,request,jsonifyfromultralyticsimportYOLOimportcv2 appFlask(__name__)modelYOLO(runs/detect/train/weights/best.pt)app.route(/detect,methods[POST])defdetect():filerequest.files[image]imgcv2.imdecode(np.frombuffer(file.read(),np.uint8),cv2.IMREAD_COLOR)resultsmodel(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(host0.0.0.0,port5000)标签海洋生物检测YOLOv11目标检测深度学习计算机视觉Vue3SpringBootFlask