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基于YOLO11的违禁物品检测分析系统

【包含内容】 【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】完整的用户手册与部署文档

【技术栈】 ①：系统环境：Windows 10/11, macOS, Linux (Ubuntu 20.04或更高版本) ②：开发环境：Python 3.8+, SQLite3, HTML5/CSS3/JavaScript ③：技术栈：Flask + Ultralytics YOLO + Bootstrap 5 + SQLite

【功能模块】 ①：图像检测模块：支持单张图片和批量图片的违禁物品检测，实时显示检测结果和详细信息 ②：历史记录模块：以卡片式布局展示历史检测记录，支持按时间筛选和详情查看 ③：系统设置模块：可调整检测置信度阈值和选择需要检测的物品类别 ④：用户管理模块：支持用户登录、密码修改和权限控制 ⑤：数据管理模块：支持数据库备份、清理和历史记录管理

【系统特点】 ① 高精度检测：基于YOLOv11n模型，对折叠刀、直刀、剪刀等5种违禁物品具有高精度识别能力 ② 友好界面：采用现代化UI设计，响应式布局，操作简单直观 ③ 批量处理：支持多图片同时上传和批量检测，提高工作效率 ④ 可扩展性：模块化设计，支持自定义模型替换和功能扩展

【核心技术】 ① YOLO目标检测：采用最新的YOLOv11n模型，实现高精度、实时的违禁物品检测 ② Flask Web框架：轻量级后端框架，提供稳定的API服务和页面渲染 ③ 响应式前端：基于Bootstrap 5构建的响应式界面，适配各种设备屏幕 ④ 数据持久化：使用SQLite数据库存储检测历史和用户设置，确保数据安全可靠

【应用场景】 ① 安检系统：机场、地铁、火车站等公共场所的安全检查 ② 快递物流：快递包裹违禁物品检测和筛查 ③ 校园安全：学校入口安检和校园安全监控 ④ 企业安保：企业园区安全管理和访客物品检查