深度学习

随着智能农业的发展，依靠人工巡查田间病害的传统方式已难以满足现代高效农业的要求。利用深度学习进行农作...

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借助深度学习中的目标检测技术，我们可以构建更稳定、鲁棒性更强的二维码识别系统。YOLOv8 作为新一...

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本项目集成了 YOLOv8 检测模型与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄...

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随着现代农业智能化发展，对于农田中杂草的自动识别与检测需求日益增长。传统人工巡检方式效率低、成本高，...

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高压输电线路是电力系统运行的重要基础，其稳定性和安全性直接关系到整个电网的可靠运行。在传统巡检中，人...

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本项目集成了 YOLOv8 目标检测模型与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片 / 文件夹...

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本项目基于 YOLOv8深度学习目标检测算法，能够对茶叶的多种病害进行高精度识别与分类。系统支持图...

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近年来，随着共享单车在城市中迅速普及，随意停放问题日益严重，影响了市容市貌与交通秩序。传统的人工巡查...

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虫害检测在农业、林业、园艺等场景中具有极高应用价值，传统的人工识别方式效率低、误差高。深度学习的发展...

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本项目不仅关注翻越行为的检测，还结合了PyQt5图形界面，使得用户可以在实际操作中灵活选择输入方式，...

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随着无人机在林业、环保与遥感领域的广泛应用，如何高效地从航拍图像中识别关键目标（如棕榈树）成为研究热...

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本项目针对番茄叶片常见病害难以人工快速识别的问题，构建了一个基于 YOLOv8 的智能病害识别系统。...

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