深度学习

本项目基于计算机视觉的深度学习模型 YOLOv8 实现疲劳驾驶行为检测，通过训练识别打哈欠、闭眼等典...

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随着智能交通系统的发展，快速、准确地识别交通标志与设施对于自动驾驶辅助、安全监控、道路规划等场景具有...

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本项目提供了一个完整的河道垃圾（塑料瓶）智能识别系统，基于先进的 YOLOv8 检测框架，结合 Py...

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本项目融合了先进的 YOLOv8 目标检测技术与现代化桌面 GUI 应用，面向 PCB 缺陷自动识别...

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本本项目集成了 YOLOv8 火灾检测模型与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视...

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在日常生活中，尤其是中小学课堂或家庭学习场景中，学生坐姿的规范性与专注度密切相关。传统的靠人工巡视或...

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在传统农业生产中，虫害识别依赖于人工观察和专业知识，这不仅效率低、误差高，而且在大规模农田中难以实时...

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车牌识别是智能交通系统中的核心模块之一。传统的车牌识别方法存在依赖规则、高误检率等问题，而基于深度...

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金属表面缺陷检测在制造业中尤为关键，传统方法依赖人工巡检，不仅效率低且误差高。本项目通过集成 YOL...

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🌻一、站长自我介绍量子站长专注于计算机视觉与人工智能领域研究，分享原创相关资源，帮助广大用户快速解...

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随着城市化进程不断加快，道路安全问题也日益引起关注。其中，路面裂缝的检测作为基础设施养护的关键一环，...

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本项目基于最新的 YOLOv8 目标检测算法，设计并实现了一个具备 7类交通场景识别功能的智能检测...

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