YOLOv8

随着蜜蜂在生态系统中日益重要的作用，研究和监控蜜蜂的活动变得至关重要。蜜蜂不仅是重要的授粉者，它们的...

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随着无人机在林业、环保与遥感领域的广泛应用，如何高效地从航拍图像中识别关键目标（如棕榈树）成为研究热...

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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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近年来，基于深度学习的目标检测方法快速发展，YOLO 系列以其端到端、速度快、精度高等优点被广泛应用...

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随着现代农业智能化发展，对于农田中杂草的自动识别与检测需求日益增长。传统人工巡检方式效率低、成本高，...

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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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本项目采用了当前精度领先的 YOLOv8 深度学习目标检测框架，结合自主采集并标注的数据集，训练出能...

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本项目实现了一个基于 YOLOv8 模型的多类别家庭厨房食物与常见物品智能识别系统，支持对包括水果、...

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本项目不仅关注翻越行为的检测，还结合了PyQt5图形界面，使得用户可以在实际操作中灵活选择输入方式，...

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摊位货摊管理在现代市场中变得越来越重要。商铺和摊位需要实时监控和管理，以提高运营效率。传统的人工监控...

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本项目集成了YOLOv8系列缺陷检测模型与PyQt5可视化界面工具，专为太阳能电池片制造过程中常见缺...

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