鸟类作为生态系统中的重要一环，扮演着维持生物多样性和生态平衡的关键角色。然而，随着环境污染和栖息地减少，鸟类保护工作面临着巨大的挑战。传统的鸟类监测方法往往依赖人工观察，效率低且容易漏检。为了提升鸟类保护工作的效率与精准度，我们推出了，通过结合红外图像与最先进的深度学习技术，实现高效、精准的鸟类自动识别与监测，助力生态保护与科研工作。，能够在不同光照和复杂环境条件下，快速、准确地检测和识别鸟类。该

在当今科技迅速发展的时代，脑卒中作为一种严重威胁人类健康的疾病，其早期的检测和及时的干预显得尤为重要。为此，本项目推出基于的脑卒中目标检测系统，结合完整的数据集，不仅提高了检测的效率，更为医疗界提供了强有力的技术支持！

首先开发了一个针对空域场景中无人机路径规划的强化学习环境，该环境包含静态障碍物、动态障碍物和目标位置。其次将无人机路径规划问题建模为一个带约束的马尔可夫决策过程，考虑了无人机的动力学方程及其避障要求。最后设计了相应的奖励函数，采用SAC算法迭代寻求该问题的近优策略，并通过蒙特卡洛测试对算法进行了分析。

Fast K-means聚类根据像素点做图像分割。

进行安全监测需要大量的图像数据，这些数据需要准确标注不同的安全设备与作业人员行为。为了进行电力高空作业的安全检测，本研究构建了一个专门的数据集，包含了大量来自不同电力高空作业现场的图像。这些图像不仅真实反映了作业现场的具体情况，还包含了不同角度、不同光照下的作业场景，具备了广泛的适用性。的实际图片，确保场景的多样性与代表性。数据的采集覆盖了不同的作业任务，如设备安装、线路检修、维护等，确保了数据集

针对复杂障碍环境下的动态目标围捕问题, 本文提出一种基于深度强化学习的多无人机协同围捕方法.

YOLOv12（You Only Look Once v12）是YOLO系列目标检测算法的最新版本，相较于前代模型，YOLOv12在检测速度和精度上有了大幅度的提升，特别适合实时检测任务。数据集包含了多种类型的障碍物图像，涵盖了不同天气、光照和季节条件下的铁路环境，保证了研究的全面性与实用性。无论是白天、黑夜，还是雨雪天气，YOLOv12都能够在实时视频中精准检测出铁道上的障碍物，确保行车安全。别

此外，该芯片配备了嵌入式三维图形处理器（3D GPU），结合了一个带有内存管理单元（MMU）的专用二维硬件引擎，这一设计最大限度地提升了图形显示性能，提高了图形渲染的流畅度与效率，使其在游戏、专业图形与用户界面表现上均能达到优异的水平。在算力方面，RK3576内置了一颗具备6 TOPS（万亿次操作每秒）计算能力的超强人工智能处理单元（NPU），能够高效执行复杂的AI推理任务，为各类智能应用提供强大

在当今科技迅速发展的时代，脑卒中作为一种严重威胁人类健康的疾病，其早期的检测和及时的干预显得尤为重要。为此，本项目推出基于的脑卒中目标检测系统，结合完整的数据集，不仅提高了检测的效率，更为医疗界提供了强有力的技术支持！

在传统的安检过程中，X光图像分析通常依赖人工判断，不仅工作负担大，而且准确性和效率受限，特别是面对复杂多变的违禁物品形态时，容易出现漏检、误检的情况。基于此，**“基于人工智能的安检X光危险品刀具检测”**这一研究应运而生，旨在利用YOLOv11等深度学习技术，结合高质量的X光图像数据，开发出一个自动化的安检系统。在这一背景下，人工智能（AI）技术，尤其是深度学习和计算机视觉技术，作为当前最前沿的