深度学习YOLO和大语言模型LLM的野生动物识别系统

文章目录

• 1. 克隆项目
• 2. 数据库初始化
• 3. 启动Flask推理服务
• 4. 启动Spring Boot后端
• 5. 启动Vue前端
• 6. 访问系统
• 浏览器打开 http://localhost:8080

🦁 基于YOLO和LLM的野生动物识别系统

接受：农业/无人机巡检/工业巡检/桥梁/建筑物等专业图像识别 一、系统概述

基于YOLO深度学习模型与大语言模型（DeepSeek）的野生动物智能识别系统。本系统覆盖80种常见野生动物，支持图片、视频、摄像头实时检测三种方式，并能自动调用DeepSeek生成每种动物的详细介绍与生态知识。系统采用前后端分离架构，集成用户管理与个人中心功能，为野生动物保护、生态研究、自然教育、动物园管理等领域提供智能化识别与知识服务平台。 二、核心亮点

• 80种野生动物全覆盖：涵盖哺乳类、鸟类、爬行类、两栖类、昆虫类等，识别种类丰富

• YOLO+LLM双引擎：YOLO精准定位识别动物种类，DeepSeek大模型生成生动有趣的动物百科介绍

• 多模式检测：支持单张图片、视频文件、实时摄像头三种输入方式

• 全流程记录：图片、视频、摄像头的识别结果自动存入数据库，支持历史查询与回溯

• 用户权限管理：管理员可管理用户，普通用户拥有个人中心与识别记录查看权限

• 高精度模型：基于2万+标注数据集，经过6轮迭代训练，识别准确率高

• 开箱即用：提供完整源码、训练代码、数据集、预训练权重，部署即用 三、检测动物列表（共80种）

熊、棕熊、公牛、蝴蝶、骆驼、金丝雀、毛毛虫、牛、蜈蚣、猎豹、鸡、螃蟹、鳄鱼、鹿、鸭、鹰、大象、鱼、狐狸、青蛙、长颈鹿、山羊、金鱼、鹅、仓鼠、斑海豹、刺猬、河马、马、美洲豹、水母、袋鼠、考拉（树袋熊）、瓢虫、豹、狮子、蜥蜴、猞猁、喜鹊、猴子、蛾类与蝶类、老鼠（泛指家鼠）、骡子、鸵鸟、水獭、猫头鹰、熊猫（大熊猫）、鹦鹉、企鹅、猪、北极熊、兔子、浣熊、渡鸦、小熊猫、犀牛、蝎子、海狮、海龟、海马、鲨鱼、羊（绵羊）、虾、蜗牛、蛇、麻雀、蜘蛛、鱿鱼、松鼠、海星、天鹅、蜱虫、老虎、陆龟、火鸡、龟、鲸鱼、啄木鸟、虫（蠕虫）、斑马

四、系统架构

4.1 技术栈

• 前端：Vue.js

• 后端：Spring Boot

• 图像处理：OpenCV

• 数据库：MySQL

• 目标检测：YOLO（训练代码基于PyTorch）

• 识别API服务：Flask（封装YOLO推理）

• 大语言模型：DeepSeek API（用于生成动物介绍）

4.2 系统架构图

┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 前端展示层 (Vue) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 业务逻辑层 (Spring Boot) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ AI服务层 (Flask + YOLO + DeepSeek) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ 数据持久层 (MySQL) │ └─────────────────────────────────────────────────────┘

五、功能模块详解

5.1 多模式检测功能

5.1.1 图片识别

• 上传单张图片：支持JPG、PNG、BMP格式

• 自动检测：YOLO模型识别图片中的动物种类及位置

• 结果展示：在图片上绘制边界框，显示动物名称和置信度

• AI介绍：调用DeepSeek生成该动物的详细介绍（习性、分布、保护 status 等）

• 记录保存：识别结果（图片、动物名、时间）自动存入数据库

5.1.2 视频识别

• 上传视频文件：支持MP4、AVI、MOV等格式

• 逐帧分析：自动提取视频帧进行检测，标记每一帧出现的动物

• 结果整合：生成视频中出现的动物种类列表、出现时间点、数量统计

• 记录保存：完整的视频识别过程与结果存入数据库，支持回放

5.1.3 摄像头实时检测

• 连接摄像头：支持USB摄像头、网络摄像头（RTSP流）

• 实时标注：在视频流上实时绘制检测框和动物名称

• 动态记录：检测到的目标信息同步写入数据库（时间、动物名、截图）

• 低延迟：优化推理流程，确保实时性 5.2 智能知识生成（LLM）

• 自动触发：每次识别到动物后，自动调用DeepSeek API

• 生成内容：动物的中文名称、学名、分类、分布区域、生活习性、保护等级、趣味知识等

• 展示方式：在识别结果页面以卡片或弹窗形式呈现

• 可配置：管理员可选择是否启用LLM生成，或自定义提示词

5.3 识别记录管理

• 图片识别记录：存储用户上传的图片、检测结果、AI介绍、时间戳

• 视频识别记录：存储视频文件信息、检测到的动物列表、关键帧截图

• 摄像头识别记录：存储每次检测的快照、动物名称、时间

• 查询与导出：支持按动物名、时间范围检索，支持导出为CSV/Excel

5.4 用户管理

• 管理员：可增删改查所有用户，查看所有用户的识别记录

• 普通用户：注册登录后可使用识别功能，仅能查看自己的记录

• 个人中心：修改个人信息（昵称、头像、密码）

5.5 系统管理（管理员专属）

• 用户管理：用户列表、角色分配、禁用/启用

• 模型管理：查看当前YOLO模型版本，支持上传新权重

• 系统配置：DeepSeek API密钥配置、检测阈值调整、记录保留策略

六、数据集与模型训练

6.1 数据集规模

• 总图片数：20,000+张高质量野生动物图片

• 标注格式：YOLO格式（.txt），包含类别ID和边界框坐标

• 类别数：80种动物

• 数据来源：公开数据集+人工补充拍摄，覆盖不同角度、光照、背景

6.2 训练过程

• 模型：YOLOv8（可根据需要切换v5/v11等）

• 训练轮数：已完成6轮迭代训练

• 优化策略：

◦ 数据增强：Mosaic、随机翻转、HSV调整

◦ 学习率调度：余弦退火

◦ 早停机制：防止过拟合

• 当前精度：mAP@0.5 约 0.85+（可根据需要继续训练提升） 6.3 交付模型

• 权重文件：训练好的YOLO权重（best.pt）

• 训练代码：完整的训练脚本，支持继续训练或重新训练

• 配置文件：数据集路径、类别映射、超参数配置

七、交付内容

◦ 前端Vue项目（含所有页面组件）

◦ 后端Spring Boot项目（含Controller、Service、Mapper）

◦ Flask推理服务（YOLO模型加载与推理接口）

◦ 训练代码（数据加载、训练、验证、导出脚本）

八、快速部署

8.1 环境要求

• 操作系统：Windows 10/11, Ubuntu 20.04+

• Python：3.8+

• Java：JDK 11+

• Node.js：16+

• MySQL：5.7+

• GPU：推荐NVIDIA显卡（训练和推理加速）

8.2 部署步骤

1. 克隆项目

git clone cd wildlife-recognition

2. 数据库初始化

mysql -u root -p < database/init.sql

3. 启动Flask推理服务

cd flask_server pip install -r requirements.txt python app.py –port 5000

4. 启动Spring Boot后端

cd springboot_backend mvn clean package java -jar target/wildlife-1.0.0.jar

5. 启动Vue前端

cd vue_frontend npm install npm run dev

6. 访问系统

浏览器打开 http://localhost:8080

九、应用场景

• 自然保护区监测：自动识别红外相机拍摄的野生动物，辅助种群调查

• 动物园智慧管理：游客扫码上传动物照片，系统识别并展示科普知识

• 生态研学教育：学生通过拍照识别动物，激发探索兴趣

• 野生动物救助：快速识别受伤动物种类，指导救助方案

• 个人自然观察：户外爱好者记录遇到的动物，建立个人观察日志 十、定制化服务

本系统支持定制开发，可扩展至：

• 增加识别动物种类（如昆虫、海洋生物 农业 工业 桥梁无人机巡检等等）

• 接入更多大模型（如Qwen、GPT-4）

• 开发移动端APP或小程序

• 与GIS地图集成，展示动物分布热力图

• 增加动物叫声识别功能

免责声明：本系统为辅助识别工具，识别结果仅供参考。野生动物识别受拍摄条件、角度、遮挡等因素影响，可能存在误差。系统不构成专业生物学鉴定依据。