本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI的光伏板缺陷检测系统。该系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等模型，支持图片、视频和实时摄像头三种检测模式，可识别4类光伏板缺陷。系统包含数据集管理(3276张图片)、模型训练和缺陷检测完整流程，并采用多模态大模型辅助分析。项目提供完整源码、3.2K+图片数据集和预训练模型(mAP50达0.539)，适用于光伏

基于人工智能的智慧交通监控预警系统。该系统采用Vue3+SpringBoot+Flask技术栈，整合了YOLO目标检测和多模态大语言模型(Qwen-VL)，实现了"视觉感知+语义理解"的双重检测机制。核心功能包括实时交通状况分析、多场景适应、自动证据记录、多级预警机制和群体行为检测等创新特性。系统通过WebSocket实现实时视频流处理，并采用多级风险评估算法提高检测准确性。项

本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI的医学肺炎诊断分析系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式。核心功能包括肺炎病灶智能识别定位、多模态大模型辅助分析诊断，并采用分层权限管理。系统适用于医疗机构、基层诊所、体检中心等场景，提供从数据集管理到模型训练的完整闭环。项目包含12678张医学影像数据集，

本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI的医学肺炎诊断分析系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式。核心功能包括肺炎病灶智能识别定位、多模态大模型辅助分析诊断，并采用分层权限管理。系统适用于医疗机构、基层诊所、体检中心等场景，提供从数据集管理到模型训练的完整闭环。项目包含12678张医学影像数据集，

本文介绍了一个基于多模态AI的遥感影像目标检测系统，该系统采用YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，实现对10类遥感目标（如飞机、船舶、桥梁等）的智能识别。系统包含完整的前后端架构：前端使用Vue3+Element Plus，后端采用Flask框架，并集成多模态大模型辅助分析。项目提供800张标注数据集和预训练模型（整体mAP50达0.918），支持图片/视频/实时摄像头三种检测模式

本文介绍了一个基于多模态AI的遥感影像目标检测系统，该系统采用YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，实现对10类遥感目标（如飞机、船舶、桥梁等）的智能识别。系统包含完整的前后端架构：前端使用Vue3+Element Plus，后端采用Flask框架，并集成多模态大模型辅助分析。项目提供800张标注数据集和预训练模型（整体mAP50达0.918），支持图片/视频/实时摄像头三种检测模式

本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI分析的铁路轨道缺陷检测安全系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，支持图片、视频和实时摄像头三种检测模式，能识别4类轨道缺陷。系统包含完整的工作流程，从数据集管理到模型训练再到缺陷检测，并采用分层权限管理。技术指标显示模型精确率0.916，召回率0.923。项目提供了完整源码、数据集和训练好的模型

本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI分析的植物病害智能检测系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式，可识别30种常见植物病害。系统具备完整工作流程，从数据集管理到模型训练再到病害检测，并创新性地引入多模态大模型进行辅助分析。项目包含2328张植物病害数据集，训练好的模型在部分类别上表现优秀（如玉

本文介绍了一个基于YOLO目标检测和多模态AI分析的植物病害智能检测系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等先进模型，支持图片、视频、实时摄像头三种检测模式，可识别30种常见植物病害。系统具备完整工作流程，从数据集管理到模型训练再到病害检测，并创新性地引入多模态大模型进行辅助分析。项目包含2328张植物病害数据集，训练好的模型在部分类别上表现优秀（如玉

本项目基于YOLO目标检测与多模态AI分析技术，开发了一套完整的PCB缺陷检测系统。系统采用Vue+Flask技术栈，集成YOLOv8/YOLO11/YOLO12等模型，支持6类PCB缺陷识别，提供图片、视频和实时摄像头三种检测模式。核心功能包括智能缺陷定位、多模态大模型辅助分析、分层权限管理等，检测精度达89.8%。项目包含5353张PCB图片的数据集和训练好的模型权重，适用于电子制造、质检机构