随着深度学习技术在医学影像分析中的广泛应用，眼球疾病的早期检测和诊断成为了智慧医疗领域的重要课题。本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once version 8）模型的眼球疾病检测系统，旨在实现对白内障（Cataract）、糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy）、青光眼（Glaucoma）以及正常视网膜图像的自动化分类与检测。该系统结合PyQt5界面

本研究提出了一种创新的基于YOLOV8深度学习模型的医学影像肺结节检测与诊断系统，旨在为肺结节的早期检测与诊断提供智能化支持。肺结节作为肺癌早期病变的常见表现，其准确检测和诊断对提高早期肺癌的治疗效果至关重要。然而，传统的肺结节检测依赖于医生的经验和手工标注，存在较大的主观性和工作量。因此，如何借助人工智能技术实现快速、精准的自动化检测成为亟待解决的问题。

阿尔茨海默病（AD）是全球范围内最为常见的神经退行性疾病之一，其特征为渐进性的认知功能衰退和记忆丧失。随着全球老龄化问题的加剧，阿尔茨海默病的发病率呈上升趋势，已成为影响公众健康的重要问题。尽早诊断和治疗阿尔茨海默病对于减缓疾病进程和提高患者生活质量具有重要意义。然而，传统的诊断方法依赖于临床表现和神经心理学测试，往往在疾病的早期阶段无法准确识别病情。因此，发展一种高效、准确的早期诊断方法，尤其是

本研究基于深度学习技术，开发了一种专门用于老年痴呆症检测与诊断的医学影像分析系统。该系统旨在通过分析患者的脑部影像，尤其是脑部结构的变化和特征，来实现对老年痴呆症的早期预测与诊断。为了确保系统的准确性和可靠性，研究中引入了先进的卷积神经网络（CNN）模型，该模型擅长从大量复杂的影像数据中提取和学习关键信息。通过对大量标注明确的脑部影像数据集进行训练和测试，系统具备了较高的诊断准确性，能够有效地识别

随着医学影像技术的进步，心脏病的早期诊断和治疗变得越来越重要。心脏间隔壁的精确检测与分割对于评估心脏功能、心脏病的诊断以及个性化治疗方案的制定具有重要意义。本文提出了一种基于YOLOv8（You Only Look Once Version 8）深度学习模型的心脏间隔壁检测与分割方法。通过结合YOLOv8强大的目标检测能力和深度卷积神经网络（CNN）的特性，本系统能够实现高效且准确的心脏间隔壁定位

本研究提出并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的学生课堂行为检测系统，旨在解决传统课堂管理中难以实时、全面掌控学生行为状态的问题。该系统能够实时检测学生在课堂中的行为表现，包括常见的学习、睡觉以及玩手机等行为。通过智能化技术的引入，教师能够在课堂上获得实时反馈，更好地了解学生的课堂参与度，提升教学质量。

随着人工智能技术的不断发展，基于深度学习的人脸检测与分析系统在多个领域得到了广泛应用。本研究提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的人脸年龄和性别自动检测系统，该系统能够精准识别和分类不同年龄段和性别的人脸。通过利用YOLOv8模型强大的目标检测和分类能力，系统能够对人脸图像进行高效的处理和分析，识别出“1至15岁的女性”、“15至50岁的女性”、“50岁及以上的女性”、“1至15岁的男性”、“1

图片数量: 总计：6648 张。训练集 4653 张, 验证集 1330 张, 测试集 665 张标注文件格式: YOLO的txt格式可以直接用于模型训练。

随着全球城市化进程的加速，城市交通网络愈加复杂，交通参与者的数量也不断增加，导致交通事故发生的频率逐年上升。如何高效、及时地检测和预防交通事故，减少交通事故的发生以及由此带来的人员伤亡和财产损失，已经成为现代智能交通系统研究中的一个核心课题。然而，传统的交通事故检测方法存在检测精度低、反应速度慢、无法实时响应等问题，难以满足现代交通系统的需求。因此，基于人工智能和深度学习的自动化检测技术成为了解决

本文研究并实现了一种基于YOLOv8深度学习模型的智慧交通事故评级检测系统，旨在解决传统交通事故检测过程中效率低、误报率高等问题。该系统通过深度学习技术的应用，结合交通事故图像的分析，能够实现对事故的精准识别和评级，进而为交通管理部门提供有效的决策支持。