近年来，基于深度学习的目标检测技术（如YOLO系列）在行为分析领域取得了显著进展。YOLOv10作为YOLO系列的最新版本，具有更高的检测速度和精度，非常适合应用于教师行为检测场景。本项目旨在利用YOLOv10算法，结合教师行为数据集，开发一套高效、准确的行为检测系统，为教学质量管理与教育研究提供技术支持。

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套专门用于家具识别的智能视觉系统。系统针对三类常见家具（椅子、沙发和桌子）进行高效识别与定位，共使用了689张标注图像作为数据集。通过深度学习技术，该系统能够实时准确地检测图像或视频流中的家具物品，并标注其类别和位置信息。项目实现了从数据采集、标注、模型训练到性能评估的完整流程，最终在测试集上达到了较高的识别精度，为智能家居、室内导航、家具电商等应

随着人工智能与计算机视觉技术的飞速发展，基于深度学习的目标检测技术在图像识别领域展现出巨大的应用潜力。本项目旨在开发一个高精度、高效率的猫狗品种识别与检测系统。系统采用前沿的YOLOv12目标检测算法作为核心架构，该模型在速度和精度上相较于前代版本有显著提升，能够实现对图像或实时视频流中猫狗目标的快速、精准定位与品种分类。

本文基于YOLOv12深度学习框架，设计并实现了一种高效的水果识别检测系统，支持苹果（Apple）、香蕉（Banana）、芒果（Mango）、橙子（Orange）、菠萝（Pineapple）和西瓜（Watermelon）六类常见水果的实时检测。系统采用包含768张训练集、129张验证集和110张测试集的自建YOLO数据集进行模型训练与评估，结合直观的UI界面及用户登录注册功能，提升了交互体验。

本项目基于YOLOv8深度学习框架，开发了一套专门用于3D打印质量检测的智能视觉系统。系统能够准确识别和分类三种常见的3D打印缺陷：spaghetti（杂乱丝状缺陷）、zits（表面凸点缺陷）和stringing（拉丝缺陷）。通过5870张高质量标注图像（训练集4696张，验证集587张，测试集587张）的训练，模型实现了对细微打印缺陷的精确检测。

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套超市空货架智能识别系统，专门用于检测超市货架上的缺货状态（Out-of-Stock，简称OOS）。系统以"100-O-O-S"作为唯一检测类别，通过对货架图像的实时分析，能够准确识别并定位缺货区域。项目数据集经过数据增强和模型优化，实现了较高的检测精度。该系统可集成到超市现有的监控体系中，为库存管理和补货决策提供实时数据支持，有效提升零售运营效率。

风力发电是清洁能源的重要组成部分，而风力叶片是风力发电机的核心部件。由于长期暴露在恶劣环境中，风力叶片容易出现多种缺陷，如burning（烧蚀）、crack（裂纹）、deformity（变形）、dirt（污垢）、oil（油污）、peeling（剥落）、rusty（锈蚀）等。这些缺陷会影响叶片的性能，甚至导致风力发电机故障。传统的检测方法依赖于人工巡检，效率低且存在安全隐患。基于深度学习的目标检测技

本项目基于YOLOv10算法开发了一套高效的钢材表面缺陷检测系统，旨在实现工业制造过程中钢材表面质量的自动化检测。系统能够识别并分类六种常见的钢材表面缺陷：crazing(裂纹)、inclusion(夹杂物)、patches(斑块)、pitted_surface(点蚀表面)、rolled_in_scale(轧入氧化皮)和scratches(划痕)。项目使用包含2760张标注图像的数据集(训练集23

钢材在工业生产中应用广泛，其质量直接关系到工程结构的安全性和耐久性。钢材在制造和焊接过程中容易出现各种缺陷，如裂纹、气孔、焊渣等。传统的缺陷检测方法主要依赖人工检查或专用设备，效率低且成本高。随着计算机视觉和深度学习技术的发展，基于图像的目标检测方法逐渐成为钢材缺陷检测的研究热点。YOLO（You Only Look Once）系列算法因其高效性和准确性，在目标检测领域得到了广泛应用。本项目基于Y

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11算法的工地安全帽与防护服识别检测系统，旨在提升工地安全管理效率。系统采用YOLOv11模型进行目标检测，支持对安全帽（helmet）、未佩戴安全帽（no-helmet）、未穿防护服（no-vest）、普通人员（person）及防护服（vest）五类目标的实时识别。数据集包含训练集997张、验证集119张和测试集90张图像，覆盖多样化工地场景。系统集成用