基于YOLO和多模态大语言模型的智慧交通监控预警系统(vue+springboot+flask+AI算法)
基于人工智能的智慧交通监控预警系统。该系统采用Vue3+SpringBoot+Flask技术栈，整合了YOLO目标检测和多模态大语言模型(Qwen-VL)，实现了"视觉感知+语义理解"的双重检测机制。核心功能包括实时交通状况分析、多场景适应、自动证据记录、多级预警机制和群体行为检测等创新特性。系统通过WebSocket实现实时视频流处理，并采用多级风险评估算法提高检测准确性。项
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一、项目演示视频
基于YOLO和多模态大语言模型的智慧交通监控预警系统(vue+springboot+AI)
二、技术栈
前端：Vue3+TypeScript+Element Plus+ECharts+Vite
后端：SpringBoot3+MyBatis-Plus+MySQL8+JWT
算法端：Flask+PyTorch+Yolo+OpenCV+Qwen-VL
三、核心特性
- 实时AI智能分析：交通情况检测分析
- 多场景适应：覆盖城市道路、高速公路、交叉口、隧道等交通场景
- 自动记录证据：画面截取和保存，便于事后追溯
- 多级预警机制：即时弹窗提醒、目标画面截取，确保及时响应，模拟短信发送
- 智能群组检测：识别交通对象聚集情况，分析交通流量和拥堵模式
- 权限管理：管理员和普通用户分级权限控制
四、技术创新点
- 多模态AI融合：结合YOLO目标检测和大语言模型，实现"视觉感知+语义理解"的双重检测机制
- 实时流处理：基于WebSocket的实时视频流分析，支持多路并发检测
- 群体行为分析：通过算法识别交通场景群组，重点监控交通情况
- 智能预警系统：多级风险评估，减少误报率，提高检测准确性
五、项目链接
链接: https://pan.baidu.com/s/1RxUglbTh5g4CwVpK4zYI4Q?pwd=4ebw 提取码: 4ebw
- 完整系统源码
(1)前端源码(web-vue)
(2)后端源码(web-springboot)
(3)算法端源码(web-flask) - 项目介绍文档
(1)项目概述
(2)项目技术栈
(3)项目目录结构
(4)系统架构图、功能模块图 - 项目启动教程
(1)项目演示
(2)环境安装包
(3)视频教程（环境安装和项目启动）
(4)视频教程对应的项目启动命令
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