基于 YOLO 系列的多目标视觉检测系统：从算法到 Web 应用的全流程解析

引言

随着深度学习技术的快速发展，目标检测算法在工业、农业、医疗、交通等领域的应用越来越广泛。本文介绍一个基于 YOLO 系列模型（YOLOv8、YOLOv10）的多目标视觉检测系统，结合 Streamlit 框架构建的 Web 应用，支持图像、视频、实时摄像头输入，并提供丰富的检测功能（如车牌识别、安全帽检测、植物病害检测等）。通过本文，你将了解系统的核心功能、技术实现及实际应用场景。

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系统概述

本系统是一个多功能的视觉检测平台，支持以下核心功能：

1. 多场景支持：涵盖智慧交通、智慧农业、智慧医疗、智慧工地等多个行业场景。

2. 多输入类型：支持图像、视频、实时摄像头及 RTSP 流输入。

3. 多模型支持：兼容 YOLOv8、YOLOv10 等模型，支持用户灵活选择。

4. 车牌识别：结合 PaddleOCR 实现车牌文本识别。

5. 实时检测：支持摄像头和 RTSP 流的实时目标检测。

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核心功能与技术实现

1. 模型加载与推理

系统支持多种 YOLO 模型（如 YOLOv8、YOLOv10），并提供了模型加载与推理的核心功能：

• 模型加载：通过 load_model 和 load_yolov10_model 函数加载不同版本的 YOLO 模型。

• 推理功能：支持图像、视频、实时摄像头的目