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

本项目旨在开发一个基于前沿目标检测模型YOLOv12的固体废物自动识别系统。系统专注于对两种最常见的可回收物——瓶类（Bottle） 和 罐类（Cans） 进行高精度、实时的检测与定位。通过对包含近8000张图像的数据集进行模型训练与优化，该模型能够有效学习瓶罐类废物的视觉特征，为后续的自动化垃圾分类、回收流程提供核心的视觉感知能力，是推动智慧环保和城市垃圾智能化管理的关键技术实践。

本文介绍了一个集成了最新计算机视觉技术与现代Web开发框架的综合性教师课堂行为识别与分析系统。该系统旨在通过非侵入式手段，自动识别和记录教师在课堂教学中的关键行为模式，为教学评估、教师专业发展与教育研究提供客观、量化的数据支持。系统的核心采用以YOLOv8为基准，并兼容至前沿的YOLOv12系列模型的目标检测算法，确保了对“翘腿”、“指导学生”、“看屏幕”、“讲授/提问”、“使用手机”、“书写”等

本项目旨在开发一个基于深度学习与Web技术的前后端分离式花生种子霉变智能识别与检测系统。系统核心采用先进的YOLOv8/v10/v11/v12系列目标检测模型，对花生种子图像进行高效、精准的二分分类（‘with mold’ 霉变 / ‘without mold’ 正常）。后端使用SpringBoot框架构建RESTful API，前端提供友好的Web交互界面，实现了用户管理、多模态检测（图像、视频

本项目是一个基于先进深度学习技术构建的、功能全面且用户友好的裂缝智能检测系统。系统采用现代化的前后端分离架构，前端使用Vue.js构建响应式用户界面，后端采用SpringBoot框架提供稳健的API服务。核心检测算法集成了最新的YOLO系列模型（v8/v10/v11/v12），为用户提供了灵活且高性能的模型选择。此外，系统创新性地引入了DeepSeek大语言模型，为检测结果提供智能化的分析与解释，

本项目设计并实现了一个集成了前沿深度学习技术与现代化Web开发框架的施工现场安全智能检测与管理系统。系统核心采用最新的YOLO系列目标检测模型（包括YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12），构建了一个高精度、高效率的施工现场安全隐患实时识别引擎。通过引入DeepSeek大语言模型的智能分析能力，系统不仅能够识别目标，更能对复杂场景进行逻辑推理与风险描述，极大地提升了安全

本论文介绍了一个基于深度学习的综合性皮肤病识别与检测系统，该系统集成了最新的YOLO系列目标检测算法、DeepSeek智能分析引擎和现代化的Web交互界面。系统实现了对七种常见皮肤病变的自动识别和分类，包括鲍温氏病、基底细胞癌、良性角化病变、皮肤纤维瘤、黑色素瘤、黑色素细胞痣和血管病变。通过构建前后端分离的架构，系统提供了用户友好的Web界面，支持图片、视频和实时摄像头检测等多种输入方式。系统采用

本项目旨在设计并实现一个高效、精准、用户友好的无人机自动识别与综合管理系统。系统核心采用当前最前沿的YOLOv8/YOLOv10/YOLOv11/YOLOv12目标检测算法，构建了一个高性能的无人机检测模型。项目创新性地集成了DeepSeek大型语言模型的智能分析能力，赋予系统对检测结果的语义理解和生成式描述功能。系统架构采用前后端分离的现代化设计模式，后端使用Spring Boot等框架构建稳健

本文详细阐述了一个集成了先进深度学习目标检测算法与现代化Web交互界面的智能车辆类型识别检测系统的设计与实现。该系统以多版本YOLO系列模型（包括最新的YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12）为核心检测引擎，构建了一个功能完备、前后端分离的Web应用平台。系统不仅实现了对图片、视频及摄像头实时流的精准车辆检测与12类精细车型分类，还创新性地整合了DeepSeek大语言模