本项目基于先进的YOLOv12目标检测算法，开发了一套高性能的船舶图像分类与检测系统。该系统能够精准地识别和定位图像或视频流中的船舶，并将其自动分类为五大特定类别：集装箱船（Container Ship）、邮轮（Cruise Ship）、军用船舶（Military Ship）、滚装船（RORO） 和 油轮（Tanker）。YOLOv12作为YOLO系列的最新迭代，在检测速度与精度上实现了显著提升，

本项目基于先进的YOLOv11目标检测算法，开发了一套高效、精准的船舶图像分类与检测系统。该系统能够对输入图像或视频中的船舶目标进行实时定位（Bounding Box）并准确分类为五大特定类别：集装箱船（Container Ship）、邮轮（Cruise Ship）、军用船舶（Military Ship）、滚装船（RORO）以及油轮（Tanker）。YOLOv11作为YOLO系列的最新迭代，其在检

本项目基于先进的YOLOv12目标检测算法，开发了一套高性能的船舶图像分类与检测系统。该系统能够精准地识别和定位图像或视频流中的船舶，并将其自动分类为五大特定类别：集装箱船（Container Ship）、邮轮（Cruise Ship）、军用船舶（Military Ship）、滚装船（RORO） 和 油轮（Tanker）。YOLOv12作为YOLO系列的最新迭代，在检测速度与精度上实现了显著提升，

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套专注于森林与野外环境的火灾火焰及烟雾识别系统。模型采用YOLOv10进行训练，能够实现高精度、低延迟的实时火灾预警检测。系统针对森林、山区、草原等开阔野外场景中的早期火情进行监控，可有效识别两类目标：'fire'（明火火焰）和'smoke'（烟雾），适用于无人机巡检、固定监控点等多种部署环境。模型在复杂自然背景下仍能保持较高的召回率和准确率，显著提升了

本文基于深度学习目标检测算法YOLOv11，设计并实现了一套家具识别检测系统，能够高效准确地识别和定位图像中的常见家具类别，包括椅子（Chair）、沙发（Sofa）和桌子（Table）。系统采用YOLOv11模型，结合标注的YOLO格式数据集进行训练，并通过Python开发了用户友好的UI界面，支持登录注册功能，提升了系统的交互性和实用性。实验结果表明，该系统在训练集（454张）、验证集（161张

本文介绍了一种基于深度学习目标检测算法YOLOv11的船舶类型识别检测系统，该系统能够高效准确地识别10类常见船舶，包括散货船（BULK CARRIER）、集装箱船（CONTAINER SHIP）、杂货船（GENERAL CARGO）、成品油船（OIL PRODUCTS TANKER）、客船（PASSENGERS SHIP）、油轮（TANKER）、拖网渔船（TRAWLER）、拖船（TUG）、车辆运

本项目基于YOLOv10目标检测算法，开发了一套专门针对Apex Legends（Apex英雄）游戏中人物与物体的识别检测系统。系统通过对游戏画面进行实时分析，能够准确识别游戏中的玩家角色（avatar）和各种游戏物体（object），为游戏AI开发、战术分析、辅助工具制作等应用场景提供技术支持。项目使用自定义收集的Apex游戏数据集进行训练和验证，包含训练集2583张、验证集691张和测试集41

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套专业的篮球比赛场景智能分析系统，能够实时检测和识别比赛中的9类关键元素：篮球(Ball)、篮筐(Hoop)、比赛节次(Period)、运动员(Player)、裁判(Ref)、进攻计时器(Shot Clock)、队名(Team Name)、球队得分(Team Points)和剩余时间(Time Remaining)。系统使用包含1,196张标注图像的数据集

本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效准确的草莓成熟度自动检测系统。系统将草莓成熟度划分为三类：未成熟（raw）、成熟（ripe）和转色期（turning），通过计算机视觉技术实现对草莓成熟状态的实时识别与分类。项目使用高质量的自建数据集进行训练与验证，其中训练集包含2939张标注图像，验证集包含774张图像，覆盖不同光照条件、拍摄角度及成熟阶段的草莓样本，确保模型的泛化能力。系统可部

本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套高效、精准的水藻检测系统，专门用于识别水体中的藻类分布情况。系统仅针对1个类别（水藻）进行检测，采用704张训练集图像和344张验证集图像进行模型训练，结合数据增强、迁移学习和模型优化技术，实现了较高的检测精度和鲁棒性。该系统可部署于无人机、水下机器人或固定监控设备，实时监测水体藻类生长状况，为水质管理、环境保护和生态研究提供智能化解决方案。