基于YOLO和多模态大语言模型的智慧校园暴力检测系统(vue+springboot+flask+AI算法)
基于AI技术的智慧校园暴力检测系统，该系统采用前沿技术架构实现校园安全智能化管理。系统技术栈包含Vue3+SpringBoot+Flask框架，整合YOLO目标检测与Qwen-VL大语言模型，形成"视觉+语义"双模态检测机制。核心功能包括实时暴力行为识别、多场景适应、自动证据保存、智能群组分析等，通过WebSocket实现多路视频流并发处理。系统创新性地融合计算机视觉与自然语言
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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校园暴力检测系统(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：暴力行为检测
- 多场景适应：覆盖教室、走廊、操场、食堂等校园核心区域
- 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
- 智能群组检测：识别人员聚集情况，分析群体行为模式
- 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：通过算法识别人员群组，重点监控群体异常行为
- 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/1jn_oXQCpOYL7gwGVLrSeGQ?pwd=d2u7 提取码: d2u7
- 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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