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随着城市化进程的不断加快，城市交通问题日益严峻，交通流量激增带来的安全隐患和拥堵问题亟需更高效的技术...

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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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本项目基于YOLOv8模型，通过高效的卷积神经网络进行实时车辆检测，支持12种不同类型的交通车辆。系...

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桥梁作为交通运输的重要基础设施，其健康状况直接关系到交通安全与人民生命财产安全。传统的人工巡检方式不...

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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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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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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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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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随着工作环境的不断复杂化，如何通过自动化手段提高工作效率，减少人为失误已成为重要议题。睡岗检测作为其...

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随着工业化的快速发展，粉尘污染成为了环境监测和工业安全中必须关注的问题。传统的粉尘检测方法往往依赖人...

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