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项目简介

基于ResNet50算法的牙科与口腔健康状况识别分类研究将前沿的人工智能视觉技术应用于日常口腔健康筛查，通过智能化的图像、视频与实时画面分析，辅助用户快速了解自身的牙齿与口腔状况。传统的口腔健康检查往往依赖于专业医生的肉眼观察，耗时较长且受限于医疗资源的分布。本系统旨在打破这一局限，利用深度学习算法强大的特征提取能力，为用户提供一种便捷、高效、非接触式的数字化初步筛查工具，为口腔疾病的早期预防、日常护理及后续的专业诊疗提供科学的数据参考，推动智慧医疗在个人健康管理领域的普及。

核心亮点

• 全场景多模态智能识别：系统打破了单一数据源的限制，全面支持静态图片上传、本地动态视频解析以及实时摄像头画面捕获三大识别模式。无论是历史照片的回顾分析，还是实时画面的即时筛查，系统都能游刃有余地应对，极大地提升了使用的灵活性与场景适应性。
• 精准的深度学习分类算法：依托先进的深度学习网络架构，系统经过海量临床口腔图像数据的训练，能够对牙齿变色、先天性缺牙、龋齿、牙结石、口腔溃疡等多种常见口腔健康状况进行高精度的特征提取与分类识别。系统不仅能够判断健康状况，还能在复杂画面中精准定位病变区域。
• 直观的多维度可视化呈现：识别完成后，系统告别了枯燥的数据堆砌，不仅会输出具体的健康状态类别，还会通过置信度百分比、环形占比图等直观的图表形式展示识别结果。右侧面板清晰罗列TopN的识别概率，让非专业用户也能一目了然地掌握口腔的具体问题所在。
• 完善的数据管理与统计看板：系统内置了详细的历史记录管理模块与宏观数据看板。系统能够自动记录每一次识别任务的时间、类型、类别及置信度，并支持条件查询。同时，通过多维度的统计图表（如置信度分布、识别类别分布、各时段识别量热力图等）呈现全局数据趋势，帮助用户或管理者全面掌握健康筛查的频率与规律。

项目展示

视频展示

图片展示

系统功能

• 系统首页：提供清新、清晰的全局功能导航面板。用户登录后可根据自身需求，快速进入图片识别、视频识别、摄像头识别及历史记录等核心业务模块，界面友好且操作逻辑顺畅。
• 图片识别：支持用户上传本地静态图片文件。系统接收图片后自动进行模型推理，并在右侧面板快速展示TopN的识别结果及各项健康状况的概率。下方还会展示该次识别的耗时与使用的模型信息，便于用户了解系统的处理效率。
• 视频识别：支持上传本地视频文件进行批量分析。系统按照设定的抽帧间隔（如每30帧提取一次）自动提取关键帧进行连续识别。右侧面板会生成动态的识别结果分布环形图，并在底部详细展示每一帧的抓拍缩略图与识别结果，实现时间维度上的连续健康监测。
• 摄像头识别：支持直接调用设备的摄像头进行实时画面抓拍与识别。用户可自定义抓拍间隔（如每1000毫秒抓拍一次），系统将实时处理画面并展示识别概率。这适用于即时、动态的口腔健康初步筛查场景，让健康检测触手可及。
• 识别历史：详细记录每一次的识别任务，形成结构化的数据表格。列表清晰展示序号、任务缩略图、任务类型（摄像头/视频/图片）、识别类别、置信度、使用的模型（如resnet50）及具体时间，并支持按任务类型和识别类别关键字进行精准查询。
• 数据可视化看板：提供丰富的宏观统计图表，包含任务类型分布饼图、各类别平均置信度雷达图、置信度区间分布柱状图、识别数量时间趋势折线图以及各时段识别量热力图等。全方位展示系统的运行数据与识别效能，为系统的持续优化提供数据支撑。

技术环境

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