本文介绍了一个基于YOLOv8模型的安全帽检测系统，该系统具有高精度检测（mAP50达96.53%）、多模式检测和友好Web界面等特点。系统支持完整的AI开发流程，从数据集处理到模型训练再到部署应用，并提供了GPU加速功能。文章详细说明了系统目录结构、快速启动步骤、模型性能指标、使用指南以及故障排除方法，涵盖了单图检测、批量检测和实时摄像头检测等多种应用场景。该系统适用于工业安全监控场景，能够有效

皮肤病作为医学领域高发、常见的一大类疾病，由于其种类繁多且病理外观相似度较高，在实际临床诊断中对医生的专业经验有较高要求。同时，对于偏远地区或医疗资源不足的场景，人们在患有皮肤异常时往往难以第一时间获得准确的病理分析。本项目旨在设计并实现一套。系统基于轻量级视觉目标检测网络（YOLO）对患者体表病变部位进行毫秒级定位和初筛分类；更重要的是，通过引入强大的多模态大语言模型（LLaVA）与 RAG（检

本文介绍了一个基于YOLOv8目标检测模型和LLaVA多模态大语言模型的消化道息肉智能识别系统。该系统能快速准确地定位消化道内镜图像中的息肉病灶，并通过检索增强生成技术提供分型参考和诊疗建议。系统采用前后端分离架构，包含智能诊断、数据分析、模型训练等功能模块。实验表明，该系统可有效降低息肉漏诊率，为消化道疾病的早期筛查提供AI辅助。项目提供了完整的数据集处理流程和开源代码，便于二次开发和临床落地应

本文介绍了一种基于YOLO目标检测网络的无人机视角车辆检测系统。该系统通过PyQt5开发了可视化界面，支持图片、视频及摄像头实时流的车辆检测，具备批量处理、参数调节、目标锁定和结果导出功能。研究针对无人机航拍图像目标小且密集的特点，采用优化后的YOLO26算法，通过移除DFL模块、端到端无NMS推理等创新点提升检测性能。系统适用于交通监控、停车场管理等场景，支持检测结果保存为图像和CSV报表。训练

本文介绍了一种基于YOLOv8和大语言模型的辣椒病虫害智能识别系统。该系统通过YOLOv8实现毫秒级病害检测，结合LLaVA多模态模型提供防治建议，并采用RAG技术确保建议准确性。系统包含五大功能模块：智能诊断、数据大屏、模型训练、知识库和历史记录，采用前后端分离架构。数据集涵盖6种常见辣椒病害，项目提供了完整的部署指南和环境要求，适合农业智能化应用和研究拓展。

摘要： 本文提出了一种融合YOLOv8目标检测与LLaVA大语言模型的中医智能舌诊系统。系统通过YOLOv8实现舌象病理特征（如黑苔、紫舌等）的毫秒级精准识别，结合用户主诉症状，利用LLaVA大模型进行多模态辩证分析，模拟中医"望闻问切"过程。系统可生成结构化诊断报告（含症状关联、辩证结论及调理方案），支持批量体检和健康档案管理，为中医数字化提供新思路。采用B/S架构，通过Ol

本文介绍了一个基于YOLOv8模型的安全帽检测系统，该系统具有高精度检测（mAP50达96.53%）、多模式检测和友好Web界面等特点。系统支持完整的AI开发流程，从数据集处理到模型训练再到部署应用，并提供了GPU加速功能。文章详细说明了系统目录结构、快速启动步骤、模型性能指标、使用指南以及故障排除方法，涵盖了单图检测、批量检测和实时摄像头检测等多种应用场景。该系统适用于工业安全监控场景，能够有效

🌿 农作物虫害检测系统摘要 PDDI是一个基于YOLOv8深度学习模型的植物病虫害检测系统，提供Web界面支持实时检测、模型训练和评估功能。系统采用模块化设计，包含训练、测试和检测三大核心模块，支持可视化监控和性能分析。项目使用改进的PlantVillage数据集（54,000+图像），要求Python 3.8+环境，推荐GPU加速。主要功能包括：实时病虫害识别、训练过程可视化、模型性能评估及优

本文提出了一种基于YOLOv8与LLaVA多模态大模型的上肢骨折智能诊断系统。该系统通过YOLOv8算法实现毫秒级骨折定位，采用改进的CSPDarknet53主干网络和PANet颈部网络，有效捕捉骨折线等细微特征。结合LLaVA多模态模型，系统能够自动生成包含诊断结论和治疗建议的结构化医学报告。实验结果表明，该系统可精准识别7种常见上肢骨折类型，显著提升诊断效率，尤其适用于基层医疗机构的辅助诊断场

本文介绍了一种基于深度学习的乳腺癌超声图像智能诊断系统。该系统采用改进的ResNet50网络结合CBAM注意力机制，有效提升病灶特征提取能力，并通过Grad-CAM算法实现可视化解释。系统提供完整的Web交互平台，支持图像上传、智能诊断（输出良/恶/正常分类及热力图）、在线模型训练和实验记录管理三大核心功能。使用公开BUSI数据集（780张超声图像），通过数据增强和归一化预处理优化模型性能。该系统