YOLOv8

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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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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随着农业智能化推进，病害识别逐渐从人工观察转向传感器监控 + 视觉智能诊断。传统人工巡田不仅效率低，...

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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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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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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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在铁路建设与日常维护作业中，工人的人身安全至关重要。为了规范操作、降低事故风险，要求一线工人必须穿戴...

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本项目旨在构建一个高效、可视化、开箱即用的煤炭图像检测系统，集成 YOLOv8 目标检测模型与 P...

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本项目基于最新的YOLOv8深度学习模型，构建了一套轻量、高效、可视化的 X光安检图像智能检测系统，...

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本项目围绕可回收物智能分拣领域展开，结合 YOLOv8 目标检测算法与 PyQt5 图形化界面，实...

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在建筑工程中，钢筋的使用数量和位置至关重要。传统的人工统计方式存在效率低、误差高等问题。为此，我们构...

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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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