一、项目背景

随着遥感技术的飞速发展，高分辨率遥感影像的获取变得更加便捷和经济，这些影像数据在城乡规划、国土资源调查、灾害监测、军事侦察等领域发挥着越来越重要的作用。然而，海量遥感数据的高效处理与分析已成为当前面临的主要挑战之一。传统的人工目视解译方法不仅耗时耗力，且容易受主观因素影响，难以满足大规模遥感信息提取的需求。

近年来，深度学习技术特别是目标检测算法在计算机视觉领域取得了突破性进展。YOLO（You Only Look Once）系列算法以其出色的实时性和较高的检测精度，在自然图像目标检测任务中表现优异。然而，遥感影像与自然图像存在显著差异：遥感影像通常具有更广阔的视野、更复杂的地物背景、多尺度的目标分布以及特殊的拍摄角度，这些特点使得直接应用传统目标检测模型往往难以取得理想效果。

与此同时，以DeepSeek为代表的大型语言模型在多模态理解和上下文学习方面展现出强大能力。将大型语言模型的语义理解能力与YOLO的高效检测能力相结合，有望解决遥感目标检测中的若干关键难题，如复杂场景下的目标识别、多尺度适应性问题以及上下文信息利用不足等。

本毕业设计旨在构建一个融合YOLO目标检测框架与DeepSeek多模态理解能力的遥感地理空间目标检测系统。该系统不仅能够高效准确地识别遥感影像中的各类地理空间目标（如建筑物、车辆、道路、植被等），还能通过深度语义理解提升对复杂场景和模糊目标的识别能力。通过这一研究，我们期望推动遥感智能解译技术的发展，为地理信息系统、智慧城市建设、环境监测等应用领域提供更加智能化的解决方案，同时探索多模态AI在专业领域交叉应用的新途径。

二、技术介绍

系统技术栈：
前端：Vue3、Element-Plus
后端：SpringBoot、Flask
深度学习：YOLOv11、Pytorch
数据库：MySQL
视频处理：FFmpeg

系统前端采用Vue3框架结合Element-Plus组件库构建响应式用户界面。Vue3的Composition API提供了更好的代码组织和逻辑复用能力，其响应式系统的优化显著提升了大规模数据处理的性能。Element-Plus作为一套完整的UI组件库，为系统提供了现代化、美观且一致的用户交互体验。前端架构采用模块化设计，主要包括数据可视化模块（使用ECharts进行检测结果的可视化展示）、影像浏览模块（支持多波段切换和缩放操作）、任务管理模块（检测任务提交与进度监控）以及结果分析模块（检测统计与导出功能）。通过Axios与后端API进行通信，配合Vue Router实现单页面应用的路由管理。

后端采用SpringBoot与Flask双框架混合架构，充分发挥各自技术优势。SpringBoot负责业务逻辑层和用户管理模块，提供RESTful API接口，利用其成熟的生态系统实现用户认证、权限管理、数据持久化等核心功能。Flask作为轻量级Python框架，专门处理与深度学习模型的交互，包括影像预处理、模型推理调度和结果后处理。两个服务间通过消息队列（RabbitMQ）进行异步通信，确保系统的高可用性和可扩展性。这种混合架构既保证了企业级应用的稳定性，又兼顾了AI服务部署的灵活性。

深度学习核心采用最新的YOLOv11目标检测算法，基于PyTorch深度学习框架实现。YOLOv11在原有版本基础上进一步优化了骨干网络和特征金字塔结构，特别针对遥感影像中多尺度目标检测问题进行了改进。我们将在预训练模型基础上，使用专业的遥感数据集（如DOTA、DIOR）进行迁移学习和微调，以适应地理空间目标的特殊特性。系统设计了完整的模型管理模块，支持多版本模型A/B测试、在线更新和性能监控。同时，针对遥感影像的大尺寸特点，实现了智能切片推理和结果融合策略，平衡检测精度与处理效率。

数据库选用MySQL关系型数据库，存储用户信息、项目数据、任务记录和检测结果等结构化数据。针对大规模遥感影像和推理结果，采用分布式文件存储系统（如MinIO）进行管理，确保海量数据的高效存取。系统设计了专门的空间数据扩展模块，支持地理坐标信息的存储与查询，为后续的空间分析功能奠定基础。

FFmpeg作为核心视频处理工具，负责遥感视频数据的预处理工作。针对无人机航拍视频、卫星时序影像等动态遥感数据，系统实现了视频帧提取、格式转换、分辨率调整和编码优化等功能。结合OpenCV库，开发了专门的遥感视频分析模块，支持视频中的运动目标检测与跟踪。通过FFmpeg的硬件加速功能，显著提升了视频处理的效率，为实时或近实时的遥感监测应用提供了技术基础。

整个技术栈设计注重模块化、可扩展性和可维护性，各组件通过标准化接口进行通信，形成了完整的遥感地理空间目标检测解决方案，能够满足从数据接入、处理分析到结果展示的全流程需求。

三、功能介绍

使用NWPU遥感数据集
系统功能：
1.图像检测
2.批量检测
3.视频检测
4.图片、视频识别记录
5.用户管理
6.个人中心
系统特点：
-支持飞机、篮球场、足球场、船、网球场地等多种目标检测
-实时预测分析，准确率高
-支持图片、视频两种检测方式
-提供详细检测结果和分析报告
-界面简洁美观，操作简单
-支持AI智能建议

适用场景：
遥感数据分析
地理空间目标检测

四、系统实现