遗留物检测本质上是一个多阶段推理过程：检测场景中的人(pedestrian)检测场景中的行李/包裹(baggage)分析行李与人的空间-时间关系判断行李是否长时间无人看管创建yaml# 数据集路径path: ../dataset# 数据集根目录train: images/train# 训练集图片路径val: images/val# 验证集图片路径test: images/test# 测试集图片路径

本项目基于YOLOv10目标检测算法，开发了一套高精度的钢铁腐蚀生锈智能检测系统，专注于识别金属表面的腐蚀区域（Corrosion）。该系统在数据集上进行训练与优化，能够自动检测钢铁结构（如桥梁、管道、船舶、建筑钢结构等）的锈蚀情况，为工业检测、基础设施维护和预防性维修提供智能化解决方案。

本项目基于YOLOv8深度学习框架开发了一套先进的超市商品识别检测系统，旨在实现超市环境中295种不同商品的精准识别与定位。系统经过大规模数据集训练，包含训练集8336张图像和验证集2163张图像，覆盖了从食品饮料到日用百货的广泛商品类别。该系统能够实时检测货架上的商品，准确识别包括"雀巢咖啡丝滑拿铁双包装"、"绿辣椒"、"Rebisco巧克力饼干"、"西红柿"等多种商品，甚至能够区分相似包装的不

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。

在计算机视觉领域，障碍物检测一直是自动驾驶、机器人导航和智能监控系统的核心技术。随着深度学习技术的发展，YOLO（You Only Look Once）系列算法以其卓越的实时性和准确性，成为障碍物检测领域的主流选择。本文将深入探讨YOLOv5、YOLOv8和YOLOv10的算法原理，并提供一个完整的障碍物检测系统实现方案，包括数据集构建、模型训练、性能优化以及用户界面开发。

2026年数学建模美赛 ICM F题：To Gen-AI, or Not To Gen-AI采用生成式 AI，还是不采用生成式AI 问题二 Gen-AI时代的教育课程设计优化 详细解题思路和代码。问题2详细分析：Gen-AI时代的教育课程设计优化。一、问题深度解析与理论框架1.1 问题核心内涵1.2 四层课程设计框架二、数学模型与算法设计2.1 基于技能需求的课程优化模型2.1.1 技能匹配度最大

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套针对固体废物的智能识别系统，专门用于检测和分类两类常见的可回收物品：塑料瓶（Bottle）和金属罐（Cans）。系统采用最新的YOLOv10模型架构，在保持高推理速度的同时显著提升了检测精度，能够有效应对复杂环境下的废物识别任务，如光照变化、遮挡及多尺度目标等挑战。该项目具备模型轻量化、部署便捷的特点，可集成于智能垃圾桶、工业分拣流水线或环保监测平台中

本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套固体废物识别检测系统，专注于两类常见可回收物的识别：瓶子（Bottle）和罐子（Cans）。该系统能够对图像或视频流中的特定固体废物进行快速、准确的定位与分类，为后续的自动化分拣、回收流程提供关键技术支持，具有较高的实际应用价值。本项目所使用的数据集总计包含7967张图像，划分为训练集（5553张）、验证集（1474张）和测试集（940张）。

水下目标检测是海洋工程、水下机器人、海洋生物学研究等领域的关键技术。本文详细介绍了基于YOLOv5、YOLOv6、YOLOv7和YOLOv8的完整水下目标检测系统，包括算法原理、模型架构、数据集构建、训练策略以及完整的Python实现代码。系统结合了PyTorch深度学习框架和PyQt5用户界面，提供了从数据预处理到模型部署的完整解决方案。本文还提供了多个公开可用的水下目标检测数据集参考，并通过实

2026华数杯 国际大学生数学建模竞赛 B题 解题思路+模型分析+代码。人工智能已成为全球科技竞争的核心领域，准确评估各国的AI发展能力对理解全球技术格局至关重要。本文构建了一个多层次、多维度的综合评价模型，对全球主要国家的AI竞争力进行量化评估与预测，并为中国未来的AI发展战略提供投资建议。