本文提出了一种基于深度学习的目标检测系统，采用YOLOv11算法实现安全锥的高效识别与检测。系统以YOLOv11为核心，结合包含5960张训练集、341张验证集和170张测试集的标注数据集进行模型训练与优化，实现了高精度的安全锥检测。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在复杂环境下仍能保持较高的检测准确率和实时性，可广泛应用于道路施工、交通管理等领域。本文详细介

本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的手语识别检测系统，旨在实现高效、准确的手语字母（A-Z）实时检测。系统采用改进的YOLOv12算法，结合自定义YOLO格式数据集（包含训练集504张、验证集144张和测试集72张图像），通过目标检测技术定位并分类手语动作。此外，系统集成用户友好的UI界面，支持登录注册功能。实验结果表明，该系统在手语字母识别任务中表现出较高的检测精度和鲁棒性，为手语翻译和人

本项目基于YOLOv8算法开发了一套安全手套佩戴识别检测系统，主要用于识别作业人员是否规范佩戴手套。系统采用两类别目标检测模型（Gloves/NO-Gloves），通过实时分析视频流或图像数据，可自动识别佩戴手套的人员和未佩戴手套的违规行为，广泛应用于建筑工地、工厂车间、电力作业等需要手部防护的安全监管场景，有效提升安全生产管理的智能化水平。

药物识别在医疗保健和药品管理中具有重要意义，但传统方法效率低且易出错。本文提出一种基于深度学习YOLOv11的药物识别检测系统，能够高效准确地识别8类常见药物（包括Cipro 500、Ibuphil 600 mg等）和颜色特征（红、蓝、粉、白）。系统结合YOLOv11算法的高性能检测能力，并集成用户友好的UI界面与登录注册功能。实验表明，该系统在自定义YOLO数据集上表现优异，平均精度（mAP）达

本文基于YOLOv11深度学习算法，设计并实现了一套高效的野生动物识别检测系统，旨在解决自然保护区和野外监控场景下的动物实时检测问题。系统支持对5类常见野生动物（郊狼、鹿、野猪、兔子、浣熊）的精准识别，采用自建YOLO格式数据集（含训练集10,665张、验证集928张、测试集536张）进行模型训练与评估。结合用户友好的UI界面及登录注册功能，系统实现了从数据标注、模型训练到实际应用的全流程闭环。实

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

本文设计并实现了一种基于YOLOv12深度学习算法的野生动物识别检测系统，旨在高效准确地识别五种常见野生动物（Coyote、Deer、Hog、Rabbit、Raccoon）。系统采用YOLOv12目标检测模型，结合包含训练集（10,665张）、验证集（928张）和测试集（536张）的自定义数据集进行训练与评估。为提高用户体验，系统集成可视化UI界面，并支持用户登录与注册功能。实验结果表明，该系统在

本文提出了一种基于深度学习目标检测算法YOLOv12的安全背心穿戴识别检测系统，旨在实时、准确地检测工作人员是否规范穿戴安全背心，以提高作业现场的安全管理水平。系统采用改进的YOLOv12模型，结合高质量的自定义YOLO数据集（包含训练集2728张、验证集779张和测试集390张图像），优化了检测精度和速度。此外，系统配备了用户友好的UI界面，支持登录注册功能。

本文基于YOLOv11深度学习框架，开发了一套苹果成熟度识别检测系统，能够高效准确地识别苹果的成熟度等级（20%成熟、50%成熟、75%成熟、100%成熟）及腐烂状态。系统采用的YOLO格式数据集，包含训练集（2144张）、验证集（359张）和测试集（225张），共5类目标（'20-_ripeness', '50-_ripeness', '75-_ripeness', '100-_ripeness

本文提出了一种基于深度学习YOLOv12的美国硬币识别检测系统，该系统能够高效准确地识别四种常见美国硬币（Dime、Nickel、Penny、Quarter）。通过结合YOLOv12算法的实时目标检测能力与定制化的YOLO数据集，系统在精度与速度上均表现出色。此外，系统设计了用户友好的UI界面，并集成登录注册功能。项目采用Python实现，提供完整的源码与预训练模型，便于部署与二次开发。