基于 Flask + YOLOv8 的目标检测系统（含训练流程与指标复现）

摘要：
本项目利用 Flask 构建后台，以 YOLOv8 作为算法核心，提供图片、批量图像、视频与摄像头的目标检测服务，并附带训练流程与指标复现，可作为计算机视觉毕业设计参考。系统支持模型管理、阈值调节、结果导出等功能。

项目背景与意义：
随着人工智能的发展，物体检测被广泛应用于安全监控、道路交通、工业巡检等领域。经典的 YOLO 系列经过多次迭代，在速度与精度上不断提升。最新的 YOLOv8 在网络结构上采用无锚框解耦头和改进的 CSPDarknet 主干网络，配合 C2f 模块在保持轻量的同时提高了准确率和推理速度【171673775814601†L84-L92】。YOLOv8 还提供统一的 API 与 CLI，支持目标检测、实例分割、图像分类和姿态估计等任务【171673775814601†L94-L100】。因此，以 YOLOv8 为核心构建一个完整的目标检测系统，能够帮助学生深入理解深度学习模型的训练与部署流程，也方便在现实项目中快速迭代。

功能模块：
1. 模型管理：支持上传自训练的权重文件、选择官方预训练模型并记录版本信息。
2. 阈值设置：提供置信度、IoU 等参数的可视化调节，实现不同应用场景下的检测精准度控制【322250949132159†L31-L38】。
3. 图片检测：单张图片目标检测，自动标注边框并展示类别与置信度【322250949132159†L60-L66】。
4. 批量检测：上传压缩包或选择文件夹进行批量图片检测，结果自动汇总。
5. 视频检测：对本地视频或实时摄像头进行目标检测，支持暂停与停止【322250949132159†L31-L38】。
6. 结果分析与导出：展示检测框坐标、类别及置信度，支持导出为 Excel 文件进行后续分析【322250949132159†L60-L66】。
7. 系统管理：包含用户登录、权限管理和日志记录模块，确保系统安全运行。

技术栈：
- 后端：Python 3.10，Flask 2.x，使用 Ultralytics YOLOv8 库完成模型训练与推理。
- 前端：Vue3 + Element Plus 实现交互界面，ECharts 用于展示检测统计结果。
- 数据库：MySQL 8.0，用于存储模型信息、检测任务与结果。
- 环境：推荐使用 Ubuntu 20.04，部署在支持 GPU 的服务器上，CUDA 11.7 + cuDNN 8。

系统架构：
系统采用前后端分离架构。前端通过 RESTful API 与 Flask 后端通信，后端根据请求调用 YOLOv8 模型进行推理或训练，并将结果存储至数据库与文件系统。检测任务采用异步队列（如 Celery + Redis）处理，确保界面响应流畅。

数据库设计：
- model(id, name, version, path, description, created_at)
- task(id, task_type, source_type, file_path, status, created_at, user_id)
- task_result(id, task_id, target_name, confidence, x1, y1, x2, y2)
- user(id, username, password_hash, role, created_at)

关键流程：
1. 训练流程：准备数据集并编写数据集配置 YAML；使用 `yolo train model=yolov8n.yaml data=custom.yaml epochs=100` 指令训练模型；通过 `yolo val` 命令评估 mAP、Precision、Recall 等指标【171673775814601†L84-L92】；训练完成后下载权重文件并上传至系统。
2. 检测流程：在模型管理界面选择权重，设置置信度与 IoU 阈值；上传图片或视频/启用摄像头；系统调用 `model.predict` 方法进行推理，生成检测结果和标注图像；将结果保存到数据库并在前端展示；用户可导出结果。

核心实现要点：
使用 Ultralytics YOLOv8 库可快速完成推理。以下示例展示了加载模型并检测单张图片的核心代码：

```python
from ultralytics import YOLO
import cv2

# 加载官方预训练模型或自定义权重
model = YOLO('yolov8n.pt') # 或者 'runs/train/exp/weights/best.pt'

# 设定阈值并进行预测
results = model(source='uploads/image.jpg', conf=0.5, iou=0.45)

for r in results:
for box in r.boxes:
cls = model.names[int(box.cls)]
conf = float(box.conf)
x1, y1, x2, y2 = map(int, box.xyxy[0])
print(cls, conf, x1, y1, x2, y2)
```

调用 `model.predict` 支持图片路径、视频路径和 OpenCV 摄像头句柄，返回的 `boxes` 包含坐标与置信度，可用于绘制结果。批量任务可循环调用该函数并保存每个结果。

部署与运行：
1. 克隆项目仓库并创建 Python 虚拟环境，安装依赖：`pip install -r requirements.txt`。
2. 安装 Node.js 16+ 与 npm，进入前端目录运行 `npm install && npm run build` 打包静态文件。
3. 配置 MySQL 数据库并导入初始化脚本。
4. 修改 `config.py` 设置数据库 URI、模型存储路径和安全参数。
5. 启动后端服务：`python app.py`。部署到生产环境可使用 Gunicorn + Nginx。
6. 访问前端页面，通过界面上传图片或视频即可进行检测。

性能与安全：
- 性能：使用 GPU（如 Tesla T4）可将 YOLOv8n 单张图片的推理时间控制在 10ms 以内；若只具备 CPU，可使用较小模型或降低分辨率以提高速度【171673775814601†L101-L106】。采用异步队列处理批量检测任务以避免阻塞。
- 安全：限制上传文件大小和类型，使用 Token 或 JWT 实现用户身份验证；对 SQL 和文件路径进行严格校验，避免 SQL 注入和目录遍遍。

项目拓展与改进方向：
- 增加实例分割、分类和姿态估计功能，充分利用 YOLOv8 的多任务能力【171673775814601†L94-L100】。
- 支持在线标注工具和自动化数据增强，提高训练效率。
- 引入消息队列和微服务架构实现大规模并发处理。
- 集成模型监控与自动重训练，构建端到端的 MLOps 流程。

参考资料与致谢：
- YOLOv8 官方文档对于模型结构和提升策略的介绍【171673775814601†L84-L92】。
- Ultralytics 社区关于统一 API 支持目标检测、分割、分类和姿态估计的说明【171673775814601†L94-L100】。
- 某目标检测系统的文章总结了模型导入、阈值调节、图片与视频检测和结果导出等功能【322250949132159†L31-L38】【322250949132159†L60-L66】。