YOLOv8

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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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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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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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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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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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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本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，构建了一套工业织物瑕疵智能检测与识别系统，面向弱纹理背景下...

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

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随着智慧安防与计算机视觉的发展，如何自动识别穿戴反光衣物成为工地安全、交通运输、夜间作业中的重要课题...

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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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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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