本项目旨在设计并实现一个集成了最新YOLO系列模型、SpringBoot后端框架、DeepSeek大模型智能分析与现代化Web交互界面的综合性车辆识别检测系统。系统核心采用前后端分离的架构模式，前端负责用户交互与结果展示，后端则专注于复杂的模型推理与业务逻辑处理，二者通过RESTful API进行通信，确保了系统的可维护性、可扩展性与高性能。在算法层面，系统创新性地整合了YOLOv8、YOLOv1

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套针对超市商品的智能识别系统，旨在实现超市环境中多种商品的自动化识别与分类。系统能够准确识别295种不同的超市商品，包括饮料、零食、调味品、罐头食品、乳制品等多种类别。项目使用包含10,499张图像的数据集（训练集8,336张，验证集2,163张）进行模型训练，涵盖了超市环境中常见的商品摆放角度、光照条件和遮挡情况。该系统可应用于超市智能结算、库存管理、

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11的篮球运动员识别检测系统，该系统能够实时检测篮球比赛场景中的多类目标，包括球员（Player）、裁判（Ref）、篮球（Ball）、篮筐（Hoop）、计时器（Time Remaining）、队名（Team Name）、比分（Team Points）、节次（Period）和进攻倒计时（Shot Clock）等9类对象。系统采用YOLOv11算法进行高效目标

YOLOv5裂缝检测系统通过深度学习和目标检测技术，为基础设施的裂缝检测提供了一个高效、准确且可实时应用的解决方案。随着模型训练的不断优化和应用场景的拓展，未来该系统将在更多领域中发挥重要作用，促进基础设施的智能化管理和维护，提升公共安全。

本文提出了一种基于YOLOv12深度学习算法的口罩识别检测系统，旨在实现公共场所中人员口罩佩戴情况的自动化监测。系统采用改进的YOLOv12目标检测架构，针对口罩识别任务进行了优化调整。研究构建了包含7,959张标注图像的自定义数据集，其中训练集6,732张，验证集1,227张，包含"佩戴口罩"和"未佩戴口罩"两类目标。系统实现了高精度的实时检测能力，平均精度(mAP)达到96.2%，检测速度在N

本文设计并实现了一种基于深度学习YOLOv11的水果识别检测系统，能够高效准确地识别6类常见水果，包括苹果（Apple）、香蕉（Banana）、葡萄（Grape）、橙子（Orange）、菠萝（Pineapple）和西瓜（Watermelon）。系统采用YOLOv11目标检测算法，结合高质量标注的YOLO格式数据集，包含训练集（7108张）、验证集（914张）和测试集（457张），确保模型具备较强的

本研究基于先进的YOLOv11目标检测算法，开发了一套高效、准确的固体废物智能识别与检测系统。该系统专门针对可回收物中的两类关键目标——“瓶子”（Bottle）和“罐子”（Cans”）进行优化，旨在为智能垃圾分类、自动化回收分拣等环保应用提供核心技术支持。通过利用深度学习技术，该系统能够实时处理图像或视频流，快速定位并精确分类视野中的废物目标，显著提升了废物分拣的效率和自动化水平，对推动城市固体废

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）。

本文详细介绍了一套功能完整、技术先进的“基于深度学习的安全帽佩戴识别检测系统”。该系统旨在解决工业生产、建筑工地、电力巡检等高风险场景下的人员安全监管难题。系统核心采用当下最前沿的YOLO系列目标检测模型（集成YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11及YOLOv12），实现了对“安全帽”（helmet）和“头部”（head，即未佩戴安全帽）两类目标的高精度、实时检测。项目不仅构建了强大的算法后

本研究设计并实现了一套高效、可扩展且用户友好的实时人脸表情识别系统。系统核心采用最前沿的深度学习目标检测架构——YOLO系列模型（支持YOLOv8至YOLOv12的动态切换），在包含‘愤怒’、‘厌恶’、‘恐惧’、‘快乐’、‘中性’、‘悲伤’、‘惊讶’七类表情的自有数据集上进行训练与优化。为实现便捷的交互与高效的管理，本系统创新性地构建了前后端分离的现代化Web应用：前端基于Vue.js框架提供直观