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在教育领域，课堂行为分析对学生学习状态的理解与干预至关重要。传统人工监管费时费力，而基于深度学习的目...

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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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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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传统的图像分类模型（如ResNet、VGG）只能对整体图像进行分类，但在复杂场景中难以处理多个目标，...

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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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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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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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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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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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本项目集成了 YOLOv8 边坡排水沟堵塞检测模型与 PyQt5 图形界面工具，实现了对无人机航拍...

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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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