A253-基于yoloV7的海洋垃圾物品识别系统flask.md

A253-基于yoloV7的海洋垃圾物品识别系统flask

【购买前必看】

1、关于我们

深度学习乐园是由python哥全职技术团队组建运营【团队成员为：复旦大学博士、华东理工爱丁堡博士、格拉斯哥博士、纽约大学硕士、浙江大学硕士】。

我们只做python业务，精通sklearn机器学习/torch深度学习/django/flask/vue全栈开发。

2、关于项目

我们从2018年开始，就专注于深度学习sci、ei、ccf、kaggle等，至今已有7年，共发表过10多篇顶刊顶会。

官网累积了数百个项目，已有3000多学员付费购买，圈子内有口皆碑：www.zzgcz.com （更多高级私密项目无法对外，联系微信定制：zzgcz_com）

3、售后承诺

包远程安装调试，所有项目均在本地运行通过，大部分都有截图和录屏。

支持二次修改，所有项目都是我们自己写的，改起来也非常容易。

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项目简介

本项目 基于YOLO的海洋垃圾物品识别系统 旨在利用深度学习中的YOLO（You Only Look Once）模型，实现对海洋垃圾的自动识别与分类。通过构建一个基于Flask的Web应用，用户可以方便地上传图片，系统将对图片中的海洋垃圾进行检测，识别其类别及数量，助力环保监测与管理。

功能描述

  • 图片上传：用户通过网页界面上传包含海洋垃圾的图片。

  • 垃圾识别：系统使用预训练的YOLO模型对上传的图片进行分析，识别出图片中的垃圾类别和数量。

  • 结果展示：识别结果以JSON格式返回，包括每种垃圾的类别和数量。

  • 用户界面：提供简洁友好的网页界面，支持图片上传和结果查看。

Image Token: TjhWbyVedoTxOsxzaFIcy4oVnzh

技术栈

  • 后端框架：Flask

  • 深度学习模型：YOLO（.pt格式的预训练模型）

  • 前端技术：HTML, CSS, JavaScript

  • 编程语言：Python 3.12

  • 依赖库：

  • Flask

  • PyTorch

  • 其他必要的Python库

使用说明

  1. 上传图片

  2. 在主页点击“选择文件”按钮，选择包含海洋垃圾的图片（支持常见图片格式，如JPG、PNG）。

  3. 点击“上传”按钮提交图片。

  4. 查看识别结果

  5. 图片上传后，系统会自动保存图片至本地的 uploads/ 文件夹。

  6. 调用YOLO模型进行预测，识别图片中的垃圾类别及数量。

  7. 识别结果将以JSON格式返回，并显示在网页或通过API响应提供。

响应：

  • {"results": [{"category": "塑料瓶","count": 3},{"category": "渔网","count": 1}]}

代码结构说明

1. app.py

主Flask应用文件，负责处理路由、文件上传和调用预测函数。

2. predict.py

负责加载YOLO模型并进行图片预测，返回垃圾类别和数量。

3. templates/home.html

前端网页模板，提供图片上传界

4. uploads/ 文件夹

用于存储用户上传的图片。系统启动时会自动创建该文件夹。

Image Token: RyoXbaVkDo4uhnxpVdRcDkManFc