异常监控管理系统产品系统Vibe Coding

项目名称：基于YOLO的轻量级异常数据监控平台

项目背景：
在边缘计算场景下（如智能安防、工业质检、无人零售），摄像头或移动设备（如安卓手机）通常通过YOLO等轻量化目标检测算法实时识别异常物体（如闯入人员、违规车辆、机器故障）。然而，受限的边缘设备无法存储海量数据，且缺乏直观的远程监控手段。

# 端到端异常检测系统
本系统覆盖 **Android 端 → 后端 → 前端 完整链路，实现 YOLO 实时目标检测、数据上报、监控管理的全流程闭

Android 端 — 实时检测与数据上报
- YOLO 实时检测**：基于 ncnn 框架在手机端运行 YOLO 模型，实时检测摄像头画面中的目标
- 目标分类：支持 sit（坐）、stand（站）、chest（胸部）、fall（跌倒）四类检测
- **自动触发上报：跌倒（fall）或胸部（chest）连续检测到 25 帧后自动触发上报到服务器
- **手动上报**：支持自定义上报类型（如"手动上报""设备异常"等），弹出输入框填写后提交
- **后置摄像头默认**：启动时默认使用后置摄像头，可通过参数切换
- **检测开关**：关闭检测时停止 YOLO 推理，节省电量


- 数据上报：`POST /api/report` — 接收设备 ID、目标类型、置信度、时间戳
- 分页查询：`GET /api/query?page=0&size=10&keyword=` — 支持关键词模糊搜索（设备 ID 或目标类型）
- 数据统计： 返回总记录数和今日新增数
- 数据删除

目前还没有完全开发完成 还需修改前端界面以及添加数据展示的更多功能

Android| ncnn, YOLOv8, NDK Camera, OpenCV, Java
Java 17, Spring Boot 3.2, Spring Data JPA, SQLite
TypeScript, Vite 5, Pinia, Vue Router 4, Axios