一、项目概述

1.1 项目背景

随着医疗行业的快速发展，医疗废弃物的产生量也在不断增加。传统的人工检测方法存在效率低、准确性差、劳动强度大等问题。因此，利用深度学习技术实现医疗废弃物的自动检测和分类具有重要的现实意义。

1.2 项目目标

✅ 实现医疗废弃物的自动检测和分类
✅ 提供友好的用户界面，方便用户使用
✅ 支持模型的训练和优化
✅ 提供数据可视化和统计分析功能
✅ 建立完善的用户权限管理系统

1.3 技术亮点

二、技术栈

2.1 后端技术

├── Python 3.8+ # 主要开发语言
├── Flask # Web框架
├── Flask-SQLAlchemy # ORM数据库工具
├── Flask-JWT-Extended # JWT认证
├── PyTorch # 深度学习框架
├── YOLOv8 # 目标检测模型
├── OpenCV # 图像处理库
└── MySQL # 数据库

2.2 前端技术

├── React 18 # 前端框架
├── Ant Design # UI组件库
├── ECharts # 数据可视化库
├── Axios # HTTP请求库
└── React Router # 路由管理

2.3 项目架构

medical-waste-detection/
├── backend/ # 后端代码
│ ├── app/
│ │ ├── api/ # API路由
│ │ ├── models/ # 数据库模型
│ │ ├── training/ # 模型训练
│ │ └── data/ # 数据文件
│ ├── runs/ # 训练结果
│ └── uploads/ # 上传文件
└── frontend/ # 前端代码
└── src/
├── pages/ # 页面组件
├── components/ # 通用组件
└── api/ # API调用

三、系统功能模块

3.1 数据管理模块

数据预处理：图像去噪、尺寸统一、像素归一化
数据增强：几何变换、色彩变换、遮挡处理
档案管理：上传图像的存储和管理，支持批量操作

3.2 模型训练模块

# 核心训练代码示例
def train(self, epochs=100, batch_size=16, img_size=640):
    # 初始化模型
    self.model = YOLO(f'{self.model_type}.pt')
    
    # 训练参数配置
    results = self.model.train(
        data=self.data_path,
        epochs=epochs,
        batch=batch_size,
        imgsz=img_size,
        device=device,
        optimizer=optimizer
    )
    
    # 实时更新训练状态
    self.update_training_status(results)

3.3 检测与分类模块

图像上传：支持单张和批量上传
模型推理：调用YOLOv8模型进行实时检测
结果展示：在图像上绘制检测框和类别标签

3.4 用户管理模块

四、项目展示

图1 训练过程

图2 废弃物检查
图3 用户管理
图4 废弃物检测

图 5 模型训练与管理

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