统一的YOLO检测框架 开源！
检测一切！
源代码
https://www.gitpp.com/dacoman/yolo-anything
界面
整体框架
YOLO-Anything：统一的YOLO检测框架——路面井盖缺陷检测系统详解
1. 项目概述 🎯
YOLO-Anything 是一个基于 YOLO（You Only Look Once）目标检测算法 的通用检测框架，支持快速定制化开发各类检测项目（如火灾检测、安全帽检测、行人检测等）。本案例以 路面井盖缺陷检测 为核心，构建了一套 前后端分离的Web系统，实现井盖破损、缺失等缺陷的实时检测与数据管理。
系统特点：
- 高精度检测
：基于YOLOv8/YOLOv5模型，支持井盖缺陷的精准识别（mAP≥90%）。 - 实时性
：后端Flask处理视频流，前端Vue3实时展示检测结果，延迟<500ms。 - 数据追溯
：MySQL存储检测记录，支持历史查询与统计分析。 - 易扩展性
：通过修改配置文件即可适配其他检测场景（如交通标志、管道泄漏等）。
2. 系统架构 🏗️
系统采用 前后端分离架构，核心模块如下：
┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐
│ 前端（Vue3） │ ←→ │ 后端（Flask） │ ←→ │ 数据库（MySQL） │
└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘
↑ ↑ ↑
│ │ │
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ YOLO检测模块（固定模型结构） │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
- 前端（Vue3）
： -
实时视频流展示（通过WebSocket接收后端检测结果）。 -
检测结果可视化（缺陷位置标记、统计图表）。 -
历史记录查询与导出（Excel/PDF）。 - 后端（Flask）
： -
提供RESTful API接口（如 /api/detect、/api/history）。 -
调用YOLO模型处理视频帧，返回检测结果（JSON格式）。 -
管理数据库连接与业务逻辑（如报警阈值设置）。 - 数据库（MySQL）
： -
存储检测记录（时间、地点、缺陷类型、置信度）。 -
管理用户权限与系统配置。 - YOLO检测模块
： - 固定模型结构
：直接替换 .pt权重文件可能导致报错，需确保模型输入/输出层与代码兼容。 -
支持输入：图片、视频流、RTSP摄像头。
3. 真实案例与场景适配 🌰
案例1：火灾检测
- 模型修改
：替换为火灾数据集训练的YOLO模型（如 fire_yolov8n.pt）。 - 前端适配
：增加“火灾报警”按钮，联动消防设备API。
案例2：安全帽检测
- 模型修改
：使用安全帽检测数据集（如 safety_helmet_yolov5s.pt）。 - 后端逻辑
：检测到未戴安全帽时，触发PLC闸机拦截。
案例3：路面井盖缺陷检测（本案例）
- 模型训练
： -
采集井盖数据集（正常/破损/缺失三类，标注格式为YOLO格式）。
扩展与二次开发 🛠️
- 新增检测场景
： -
准备数据集并训练模型。 -
修改前端UI（如增加“交通标志检测”标签页）。 - 集成第三方服务
： -
通过MQTT将检测结果推送至城市管理平台。 -
调用短信API实现实时报警通知。
8. 总结 📝
YOLO-Anything 提供了一套 开箱即用的YOLO检测框架，通过前后端分离设计，可快速落地至各类工业/城市安全场景。本案例的路面井盖缺陷检测系统，从模型训练到全栈部署，完整覆盖了AI工程化流程，适合开发者参考与二次开发。
统一的YOLO检测框架 开源！
检测一切！
源代码
https://www.gitpp.com/dacoman/yolo-anything