本系统是一个深度融合了当代最前沿的深度学习目标检测技术、大语言模型分析能力与现代企业级Web开发框架的综合型智能应用平台。系统以高性能、可迭代的YOLO系列模型（涵盖v8, v10, v11, v12） 作为其核心的视觉感知引擎，专门用于对特定杂草物种—— 进行高精度、高效率的识别与定位。通过基于SpringBoot的鲁棒后端架构，系统构建了一套完整的用户认证、数据管理，并辅以清晰明了的响应式前端

本项目旨在开发一个基于深度学习与Web技术的前后端分离式花生种子霉变智能识别与检测系统。系统核心采用先进的YOLOv8/v10/v11/v12系列目标检测模型，对花生种子图像进行高效、精准的二分分类（‘with mold’ 霉变 / ‘without mold’ 正常）。后端使用SpringBoot框架构建RESTful API，前端提供友好的Web交互界面，实现了用户管理、多模态检测（图像、视频

本文设计并实现了一套基于YOLOv8/v10/v11/v12算法与SpringBoot框架的前后端分离火灾检测Web系统。系统旨在通过深度学习技术，实现对火灾早期特征——火焰（'fire'）与烟雾（'smoke'）——的精准、实时识别。项目采用自建数据集，包含6,744张高质量标注图像（训练集4,832张、验证集1,000张、测试集912张），确保了模型的鲁棒性。系统核心提供了一个集用户管理、实时

DeepSeek智能分析 是一个集成了最新目标检测技术与现代化Web开发框架的高性能、可扩展的智能视觉分析平台。该系统核心致力于解决公共卫生场景下的口罩佩戴规范检测问题，通过先进的YOLO系列算法，实现了对图像、视频及实时摄像头流中人员是否佩戴口罩的精准、高效识别。系统采用前后端分离的架构设计，后端使用稳健的SpringBoot框架构建RESTful API，负责核心业务逻辑、用户管理与AI模型调

本项目旨在设计并实现一个基于深度学习与Web技术的香蕉成熟度智能识别与检测系统。系统核心采用前沿的YOLO系列目标检测模型（包括YOLOv8, v10, v11, v12），实现对香蕉图像的快速、精准成熟度分类。后端使用SpringBoot框架构建RESTful API，前端与后端分离，提供友好的Web交互界面。系统集成了用户认证、多模型切换、多种检测模式（图像、视频、实时摄像头）、检测记录管理、

本论文介绍了一个基于深度学习的综合性皮肤病识别与检测系统，该系统集成了最新的YOLO系列目标检测算法、DeepSeek智能分析引擎和现代化的Web交互界面。系统实现了对七种常见皮肤病变的自动识别和分类，包括鲍温氏病、基底细胞癌、良性角化病变、皮肤纤维瘤、黑色素瘤、黑色素细胞痣和血管病变。通过构建前后端分离的架构，系统提供了用户友好的Web界面，支持图片、视频和实时摄像头检测等多种输入方式。系统采用

传统的疲劳检测方法多依赖于接触式传感器（如脑电图、心电图），这些方法不仅侵扰驾驶员，且成本高昂，难以在实际驾驶场景中大规模应用。近年来，随着深度学习技术在计算机视觉领域的突破，基于人脸表情和行为分析的非接触式疲劳检测方案展现出巨大的潜力。本项目旨在利用最先进的YOLO系列目标检测模型，结合现代化的Web开发框架，设计并实现一个高效、稳定、用户友好的前后端分离疲劳驾驶识别检测系统。

本项目设计并实现了一个集成了前沿深度学习技术与现代化Web开发框架的施工现场安全智能检测与管理系统。系统核心采用最新的YOLO系列目标检测模型（包括YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12），构建了一个高精度、高效率的施工现场安全隐患实时识别引擎。通过引入DeepSeek大语言模型的智能分析能力，系统不仅能够识别目标，更能对复杂场景进行逻辑推理与风险描述，极大地提升了安全

本项目是一个基于先进深度学习技术构建的、功能全面且用户友好的裂缝智能检测系统。系统采用现代化的前后端分离架构，前端使用Vue.js构建响应式用户界面，后端采用SpringBoot框架提供稳健的API服务。核心检测算法集成了最新的YOLO系列模型（v8/v10/v11/v12），为用户提供了灵活且高性能的模型选择。此外，系统创新性地引入了DeepSeek大语言模型，为检测结果提供智能化的分析与解释，

为解决上述问题，我们设计并开发了这款 “基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统” 。本系统深度融合了前沿的深度学习目标检测技术与现代化的Web开发框架，旨在为用户提供一个高效、精准、易用且功能完备的智能昆虫识别与分析平台。