基于 YOLO + LLM 的鸟类检测识别系统 简介： 系统基于 YOLO 目标检测模型实现鸟类目标识别，前端提供可视化后台，支持图片检测、批量图片检测、视频检测、摄像头实时检测、识别记录管理、用户管理、AI 建议生成等功能。 系统界面已做成鸟类检测识别主题，围绕不同鸟类类别进行检测与展示。系统可识别图片、视频或实时摄像头画面中的鸟类目标，并展示识别类别、置信度、检测耗时和结果图像。结合 DeepSeek / Qwen，可根据检测到的鸟类生成相关科普介绍、生活习性、常见分布和识别建议，方便演示、学习和二次开发。拿到之后部署即可运行演示，也可以根据需求继续改模型、改页面、改功能。 主要功能： - 用户登录、注册 - 图片鸟类识别检测 - 批量图片鸟类检测 - 视频鸟类识别检测 - 摄像头实时鸟类检测 - 检测结果可视化展示 - 鸟类类别与置信度展示 - 图片/视频/摄像头识别记录保存与查询 - 检测结果图像预览 - 用户管理与个人中心 - 支持 DeepSeek / Qwen 生成鸟类科普与识别建议 - 支持 YOLO 权重模型切换 - 支持置信度阈值调整 技术栈： - 前端：Vue3、Vite、Element Plus、Pinia、Vue Router、ECharts - 后端：Python、Flask、Flask-SocketIO - 业务后端：Spring Boot - 算法：YOLO 目标检测 - AI 接入：DeepSeek、Qwen - 数据格式：YOLO txt 标注格式 - 其他：OpenCV、Socket 实时进度推送、前后端分离架构