基于「YOLO目标检测 + 多模态AI分析」的智慧交通监测智能检测分析预警系统-Seo优化-塔城地区网站建设公司

一、项目演示视频

b站演示视频与部署教程视频(点击这里)
https://www.bilibili.com/video/BV1Jdgn6QEpi/?share_source=copy_web&vd_source=31c839f46a9a845dd6dd641cbd5c2ac1

本项目是一个基于人工智能技术的智慧交通监测智能检测分析预警系统，旨在通过先进的计算机视觉技术和深度学习模型，为道路交通场景提供智能化的交通参与者识别、交通异常分析与预警服务。系统集成了图片检测、视频检测、实时检测、模型管理、数据集管理等多项功能，构建了一个完整的智慧交通检测与预警服务平台。

羊羊小栈-智慧交通监测智能检测分析预警系统(YOLO检测_多模态大模型分析)
链接: https://pan.baidu.com/s/1pa4MCLgSnK7Vq7z3rvjoLA?pwd=899s 提取码: 899s

前端技术栈 (web-vue)

后端+算法端技术栈 (web-flask)

核心创新点

目标精准检测：支持行人、车辆等10类交通参与者的智能识别和定位
多模态检测方式：支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式
YOLO模型集成：集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12/YOLO26等先进目标检测模型
智能预警分析：基于AI的交通场景异常自动识别、定位与分级预警
分层权限管理：支持管理员和普通用户的差异化功能访问
完整工作流程：从数据集管理到模型管理再到检测分析预警的完整闭环
多模态大模型辅助分析：使用通义千问VL多模态大模型提供三大场景的AI分析能力：
- 图片检测中对交通场景进行结果评估（交通正常/拥堵/事故/违停/逆行/行人闯入等结论）+详细交通场景分析+交通处置建议生成，支持用户填写补充信息引导分析；
- 视频检测完成后对关键帧手动触发AI诊断（发现异常/未见异常）；
- 实时检测中对YOLO检测到的目标进行实时交通异常诊断
模型评估系统：支持上传YOLO格式标签与模型预测对比，自动计算Precision、Recall、mAP50等精度指标，生成GT框与预测框的可视化对比图，支持用户评分和评语
实时预警系统：支持虚拟检测线车流量过线计数（累计过线/近1分钟过线）、严重程度分级(可忽略/轻微/中等/严重/紧急)、AI异常诊断(发现异常记录+报警/未见异常仅记录/未开启诊断不记录)、处理状态管理

核心功能模块

用户管理：支持用户注册、登录、权限管理、个人信息管理等功能
数据集管理：支持上传ZIP格式YOLO数据集，自动验证数据集结构和完整性
模型管理：支持创建模型、上传权重、训练过程图片/文件管理、模型发布等
图片检测：上传图片进行10类交通参与者检测，支持CLAHE图像增强、AI交通场景分析（结果评估+详细分析，支持用户补充信息）、交通处置建议生成、导出Word报告
视频检测：上传视频进行逐帧检测，支持帧率采样、异步处理、进度查询、关键帧截图保存、对关键帧手动触发AI诊断（发现异常/未见异常）
实时检测：使用电脑摄像头进行实时检测，虚拟检测线车流量过线计数（累计过线/近1分钟过线）、会话级智能去重、AI异常诊断（发现异常记录+报警/未见异常仅记录/未开启诊断不记录）、严重程度五级分级(可忽略/轻微/中等/严重/紧急)、处理状态管理(未处理/已处理)、实时通知预警、多维度筛选(用户/严重程度/诊断结果/处理状态)
模型评估：上传图片和标签文件评估模型性能，支持精度指标计算、可视化对比、用户评分筛选

应用场景

完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
(2)后端+算法端源码(web-flask)
(3)模型训练代码(other/model_train/detect)
项目启动教程
(1)环境安装教程(视频+文档)
(2)系统启动教程(视频+文档)
项目介绍文档
(1)项目概述
(2)项目技术栈
(3)项目目录结构
(4)核心功能模块介绍
(5)API接口文档
系统PPT
(1)系统架构图、架构交互图
(2)算法模块流程图
(3)图片、视频、实时检测时序图
(4)数据流图
(5)UML类图
(6)功能模块概要图、功能模块图
(7)数据库ER图
(8)训练过程图
(9)验证指标图
(10)验证效果图
系统使用注意事项
模型训练文档
数据库开发文档
(1)数据库概述
(2)数据库表详细设计结构
(3)建表SQL语句
系统文档
(1)介绍
(2)相关技术与理论
(3)系统需求分析
(4)系统总体设计
(5)系统设计与实现
(6)模型训练与性能评估
(7)系统测试
智慧交通检测数据集
(1)总样本数：8629张交通场景图片
(2)训练集：6471张图片 (用于模型训练)
(3)验证集：548张图片 (用于模型验证和性能调优)
(4)测试集：1610张图片 (用于模型最终性能评估，含75102个目标实例)
(5)检测类别: 10类交通参与者检测
0: pedestrian - 行人
1: person - 人员
2: bicycle - 自行车
3: car - 小汽车
4: van - 面包车
5: truck - 卡车
6: tricycle - 三轮车
7: awning-tricycle - 遮阳三轮
8: bus - 公交车
9: motor - 摩托车
已经训练好模型权重