基于 Vue3+Django+YOLO11 的口罩佩戴检测系统设计与实现

摘要

本文介绍一款工业级口罩佩戴检测系统，采用前后端分离架构，整合 Vue3、TypeScript、Django、YOLO11 等主流技术栈，实现口罩佩戴实时检测、智能告警、数据统计等核心功能。系统支持模块化扩展与灵活部署，适用于校园、工厂、公共场所等多场景，可为计算机专业毕设或项目开发提供完整技术参考。

一、系统技术栈选型

1.1 前端技术栈

• 主框架：Vue 3 + TypeScript，保障代码类型安全与可维护性，适配大型项目开发需求。
• UI 组件库：Ant Design Vue，提供丰富的预设组件，提升界面开发效率与一致性。
• 样式解决方案：Tailwind CSS + DaisyUI，支持原子化 CSS 开发，快速实现响应式布局与个性化样式。
• 工程化工具：Vite，提供极速热更新与构建能力，大幅优化开发与打包效率。
• 核心辅助工具：Pinia（状态管理）、Vue Router（路由管理）、Axios（HTTP 请求），构建稳定的前端生态。
• 特色功能支持：ECharts（数据可视化）、Socket.io（实时通信）、FFmpeg（视频处理），满足数据展示、实时交互与多媒体处理需求。

1.2 后端与 AI 技术栈

• 后端框架：Django 5.2.6 + DRF 3.14.0，快速构建 RESTful API，支持灵活的接口扩展与权限控制。
• 实时通信：Channels 4.0.0，基于 Django 扩展 WebSocket 功能，实现告警信息实时推送。
• AI 检测核心：YOLO11 目标检测模型，搭配 OpenCV（图像预处理）、NumPy（数值计算），保障检测精度与效率。
• 数据存储：SQLite（基础数据存储）+ Redis（缓存与会话管理），平衡存储稳定性与访问速度。
• 安全认证：JWT（接口认证）+ RBAC（基于角色的权限控制），实现分级授权与接口安全防护。

二、核心功能模块设计

2.1 用户管理系统

实现完整的用户注册、登录、权限分配流程，基于 RBAC 模型划分管理员、普通用户等角色，不同角色对应不同操作权限，结合 JWT 认证机制，确保系统访问安全。

2.2 YOLO 目标检测模块

支持双模式检测：离线视频上传检测与实时摄像头检测。通过 FFmpeg 预处理视频数据，YOLO11 模型快速识别画面中人员口罩佩戴状态，OpenCV 与 NumPy 协同处理图像帧，提升检测准确率。

2.3 智能告警系统

设置多级告警规则，当检测到未佩戴口罩行为时，通过 Socket.io 实时推送告警信息至用户端，支持弹窗提醒、消息中心通知等多形式告警，确保异常情况及时响应。

2.4 数据管理模块

自动记录所有检测数据，包括检测时间、检测结果、告警详情等，支持数据统计分析、多条件筛选与 Excel 导出，通过 ECharts 可视化展示检测趋势，为管理决策提供数据支持。

2.5 系统管理模块

集成验证码登录、操作日志记录、服务器监控等基础功能，保障系统稳定运行，便于后期维护与问题排查。

三、系统架构设计

3.1 架构核心特性

• 模块化设计：各功能模块解耦，支持插拔式扩展，可根据实际需求新增或删减功能模块。
• 前后端分离：前端专注界面渲染与交互，后端提供 API 服务与业务逻辑处理，提升开发效率与系统扩展性。
• 实时通信支撑：基于 Socket.io 与 Channels 实现全系统实时数据交互，保障告警信息、检测结果等数据秒级同步。

3.2 架构优势

• 技术栈成熟稳定：所选框架与工具均为行业主流，社区支持完善，开发与维护成本低。
• 性能优化到位：Redis 缓存减少数据库压力，Vite 与 YOLO11 提升前端加载与检测速度，保障系统流畅运行。
• 场景适配灵活：支持单机部署与分布式扩展，可适配不同规模的检测场景需求。

四、总结与展望

本系统整合了前端工程化、后端 API 开发、AI 目标检测等多领域技术，功能完善且架构合理，可直接作为计算机专业毕业设计或项目实战案例。后续可进一步优化 YOLO11 模型轻量化部署，拓展移动端访问功能，提升系统在复杂场景下的适应性。

如需完整的代码实现、数据库设计脚本或部署文档，可留言交流，后续将持续分享系统开发细节与踩坑经验

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