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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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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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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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传统表格检测方法（如基于规则的图像处理）在复杂背景、非标准排版或低质量扫描件下表现不佳。为了解决这一...

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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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随着无人机的广泛应用，如何快速、准确地检测和定位无人机成为安防、监控、空域管控等领域的重要需求。而传...

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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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近年来，水环境污染问题愈发严峻，传统人工巡检不仅成本高、效率低，而且在复杂环境下存在漏检与迟报等问题...

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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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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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