基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统设计与实现

本文介绍的基于深度学习的水面垃圾智能检测识别系统，技术选型成熟、功能覆盖全面、架构设计灵活，对大四毕业生的毕业设计开发、技术栈学习及项目经验积累具有较高参考价值，核心内容总结如下：

一、技术栈：主流且适配毕业设计需求

系统采用前后端分离架构，技术组件均为当前行业主流，文档丰富、学习资源多，便于毕业生快速上手与开发调试：

（一）前端技术栈

以 “高效开发 + 良好交互” 为核心，选用 Vue 3 + TypeScript 为主框架，搭配 Ant Design Vue（UI 组件库）、Tailwind CSS + DaisyUI（样式框架）、Vite（构建工具），可快速搭建企业级界面；同时集成 Pinia（状态管理）、Vue Router（路由）、Axios（HTTP 请求）、ECharts（数据可视化），覆盖前端开发全场景，符合毕业设计对 “技术完整性” 的要求。

（二）后端技术栈

基于 Python 生态选型，降低毕业生开发门槛：采用 Django 5.2.6 + DRF 3.14.0 快速构建标准化 RESTful API；通过 Channels 4.0.0 实现 WebSocket 实时通信，适配检测进度、告警信息的实时推送需求；AI 模块选用 YOLO11（目标检测）+ OpenCV（图像预处理）+ NumPy（数值计算），检测精度达 90% 以上，且技术成熟度高，便于毕业生复现与优化。

（三）数据存储与安全

选用轻量级方案，适配毕业设计的部署与演示场景：SQLite 存储用户信息、检测记录等结构化数据，无需独立服务器；Redis 缓存高频数据，提升查询效率；通过 JWT（无状态认证）+ RBAC（基于角色权限控制）保障系统安全，满足毕业设计对 “功能完整性” 与 “安全性” 的双重要求。

二、核心功能：覆盖 “检测 - 管理” 全流程，适配毕设演示场景

系统围绕水面垃圾检测核心需求，设计五大功能模块，逻辑闭环清晰，便于毕业生在毕设答辩中完整演示业务流程：

1. 用户管理系统：支持账号登录、验证码验证、密码重置，基于 RBAC 实现多角色权限控制（如管理员、普通用户），满足毕设对 “用户体系” 的基础要求。

1. YOLO 目标检测模块：支持离线（上传文件批量检测）与实时（接入摄像头）两种模式，可输出垃圾位置、类型、置信度，生成检测报告，是毕设的核心演示亮点。

1. 智能告警系统：支持自定义告警阈值（如垃圾数量超标），通过系统弹窗、WebSocket 推送等方式通知用户，体现系统的 “智能化” 特性。

1. 数据管理模块：存储检测记录，支持多维度筛选、ECharts 可视化分析（如垃圾类型统计、检测频次排名）、Excel/PDF 数据导出，便于毕设答辩中展示 “数据处理能力”。

1. 系统管理模块：包含验证码配置、操作日志记录、服务器监控，完善系统功能细节，提升毕设的 “完整性” 评分。

三、架构设计：模块化 + 可扩展，便于毕设迭代与优化

系统架构设计贴合毕业生的开发与优化需求，降低毕设二次开发难度：

• 模块化设计：各功能模块（如检测模块、告警模块）独立封装，模块间通过标准化接口通信，毕业生可按需新增功能（如添加垃圾溯源模块）或替换组件（如升级 YOLO 模型），无需改动整体架构。

• 前后端分离：前端与后端独立开发，毕业生可分工协作（如一人负责前端界面，一人负责后端逻辑），且部署灵活（前端部署至 CDN，后端部署至云服务器），便于毕设答辩时快速演示。

四、总结

本系统通过 “Vue 3+Django+YOLO11” 技术栈，实现了水面垃圾检测的 “智能化、实时化、可视化”，核心优势如下：​

技术成熟度高：选用主流框架与模型，文档丰富、社区活跃，降低开发与维护成本；​

功能覆盖全面：从检测到管理、从告警到数据分析，形成完整业务闭环，满足实际应用需求；​

可扩展性强：模块化设计与前后端分离架构，支持后续功能迭代与技术升级。

    如需获取系统完整代码或进一步技术交流，可在评论区留言，后续将陆续分享各模块的详细实现教程。

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