一、项目背景

在全球生物多样性持续衰退的严峻背景下，野生动物保护已成为国际社会共同关注的生态安全核心议题。传统野生动物监测主要依赖人工野外勘察、红外相机陷阱和遥感技术，这些方法普遍存在人力成本高、监测范围有限、数据反馈滞后、物种识别依赖专家经验等瓶颈。尤其是在自然保护区和边境线等广阔、地形复杂的区域，实现对野生动物的实时、精准、自动化监测面临巨大挑战。随着偷猎活动日益隐蔽化以及气候变化对动物迁徙模式的影响，开发智能化、非侵入式的监测技术体系显得尤为迫切。

近年来，以深度学习为核心的人工智能技术为计算机视觉领域带来了革命性突破。目标检测算法YOLO（You Only Look Once）以其卓越的实时性能和较高的检测精度，在工业检测、自动驾驶、安防监控等领域得到成功验证。将YOLO系列算法与野生动物监测场景深度融合，构建“端到端”的智能识别系统，为解决传统监测困境提供了创新性技术路径。通过AI模型自动分析野外摄像头采集的海量图像与视频流，系统能够实现7×24小时不间断工作，即时发现并识别目标动物，甚至可进行个体计数、行为分析（如奔跑、进食）及异常活动（如闯入人类活动区）预警，从而将保护人员从繁重的图像筛查工作中解放出来，聚焦于核心决策与干预行动。

本毕业设计旨在设计并实现一个基于YOLO+AI的野生动物检测与识别系统。项目将聚焦于特定生态环境（如森林、草原或湿地），构建或利用公开的野生动物图像数据集，对最新的YOLO模型（如YOLOv8或YOLOv10）进行针对性的训练、优化与部署。系统不仅追求在复杂自然场景（光照变化、遮挡、伪装）下的高检测精度与鲁棒性，还将探索轻量化设计以适应边缘计算设备的部署可能。通过此项研究，期望能形成一套从数据准备、模型训练到实际应用验证的完整技术方案，为提升野生动物保护工作的科技化、智能化水平贡献有价值的探索，同时深化对深度学习、计算机视觉及嵌入式AI应用的综合工程实践能力。

二、技术介绍

技术栈：
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

本毕业设计“基于YOLO+AI的野生动物检测与识别系统”采用前后端分离、AI服务解耦的混合架构，以兼顾系统灵活性、高可用性与高性能计算需求。技术栈选型充分考虑现代Web开发规范、微服务设计思想及深度学习工程化要求，确保系统具备良好的可扩展性与可维护性。

• 前端技术栈：采用Vue 3框架结合TypeScript语言构建响应式管理界面，提升代码可维护性与类型安全性。Element-Plus组件库提供丰富、专业的UI组件，用于快速搭建系统管理后台，实现视频源管理、检测结果可视化、数据统计看板及模型管理等功能模块。前端通过Axios与后端服务进行RESTful API交互，确保数据传输的安全与高效。

• 后端服务栈：

  • 业务后端：采用SpringBoot框架构建主业务后端，提供用户管理、设备管理、任务调度、数据持久化等核心业务逻辑。通过MyBatis-Plus增强ORM操作，简化对MySQL数据库的访问，高效管理用户信息、设备元数据、检测任务记录、识别结果及系统日志等结构化数据。

  • AI推理服务：采用Flask轻量级框架构建独立的Python AI微服务。该服务专门负责加载训练好的深度学习模型，接收来自业务后端的图像或视频片段，执行推理计算，并返回结构化的检测与识别结果。此解耦设计使得AI模型可以独立更新和扩展，不影响主业务系统的稳定性。

• 深度学习技术栈：

  • 核心算法：采用最新的YOLOv11目标检测算法。YOLOv11在精度、速度与模型架构上进行了持续优化，尤其适合复杂自然场景下野生动物的实时检测任务。

  • 基于Pytorch深度学习框架进行模型开发，利用其动态图特性、丰富的预训练模型库和活跃的社区生态，高效完成数据预处理、模型训练、验证、调优以及最终模型导出的全流程。

  • 利用FFmpeg强大的跨平台视频处理能力，完成视频流的实时拉取、关键帧抽取、格式转换与编码推流等任务，为AI模型提供标准化的输入数据。

系统采用模块化设计，核心数据流如下：

1. 数据采集与预处理：前端或设备端上传视频流，业务后端接收任务后调用FFmpeg服务进行视频处理。

2. AI推理识别：处理后的图像序列被发送至Flask AI服务，该服务加载Pytorch环境下的YOLOv11模型进行推理，完成野生动物的检测与分类。

3. 业务处理与存储：AI服务将识别结果（包括物种标签、置信度、位置框等）返回给SpringBoot业务后端，后者进行业务逻辑处理，并将结构化结果持久化至MySQL数据库。

4. 结果展示与交互：SpringBoot后端通过API将数据提供给Vue3前端，用户可通过管理界面实时查看检测视频流、历史识别记录、统计报表，并进行系统配置。

通过以上技术栈的协同工作，本系统构建了一个从视频流接入、智能分析到结果呈现的全链路解决方案，充分融合了现代Web开发的高效性与AI前沿技术的强大能力，为野生动物的智能化监测与保护提供了坚实的技术支撑。

三、功能介绍

主要功能：
多方式检测：支持图片、视频和摄像头实时检测
不同种类动物识别：狗、猫、浣熊、袋貂等
实时预测信息展示：预测结果、置信度、总耗时
详细结果记录：预测时间、预测图片、操作记录
系统支持分用户管理，管理员可查看所有记录

结合DeepSeek、Qwen等大模型对检测结果给出相关建议，并可将检测报告导出为PDF文件。另外添加可视化界面对检测结果进行可视化显示。

支持狗、猫、浣熊、袋貂等动物检测识别
支持图片、视频、摄像头三种检测方式
界面简洁美观，支持主题颜色、布局修改
可自定义训练模型，支持多种动物种类识别

结合DeepSeek、Qwen等大模型对检测结果给出相关建议，并可将检测报告导出为PDF文件。另外添加可视化界面对检测结果进行可视化显示。

支持狗、猫、浣熊、袋貂等动物检测识别
支持图片、视频、摄像头三种检测方式
界面简洁美观，支持主题颜色、布局修改
可自定义训练模型，支持多种动物种类识别

四、系统实现