在众多目标检测算法中，YOLO（You Only Look Once） 凭借其卓越的速度与精度平衡，始终屹立于技术浪潮之巅。特别是Ultralytics公司推出的YOLOv8、以及未来可期的v10、v11、v12，以其更加友好的设计、更强大的性能和更灵活的部署方案，成为了开发者、研究员和工程师们实现视觉AI应用的首选框架。

本项目基于先进的YOLOv10目标检测算法，开发了一套高效精准的工地安全防护装备智能检测系统。系统能够实时识别并分类五种关键目标：'helmet'(安全帽)、'no-helmet'(未戴安全帽)、'no-vest'(未穿防护衣)、'person'(人员)和'vest'(防护衣)。项目使用包含1206张标注图像的专业数据集(训练集997张，验证集119张，测试集90张)进行模型训练与优化，实现了施工

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效准确的野生动物识别检测系统，专门用于识别五种常见野生动物：郊狼(Coyote)、鹿(Deer)、野猪(Hog)、兔子(Rabbit)和浣熊(Raccoon)。系统采用大规模标注数据集进行训练，包含训练集10,665张图像、验证集928张图像和测试集536张图像，确保了模型的泛化能力和识别准确性。通过深度学习技术，该系统能够实时处理图像和视频流

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套施工现场安全检测系统，专门用于建筑工地环境下的安全合规性监测。系统能够实时检测25类施工现场常见对象，包括施工人员个人防护装备(如安全帽、反光背心、口罩等)、各类工程机械(如挖掘机、装载机等)以及施工车辆(卡车、拖车等)。通过深度学习技术，系统可自动识别未佩戴安全防护装备的违规行为，及时发出警报，有效提升施工现场安全管理水平。项目使用包含717张标注图

本项目使用YOLO（You Only Look Once）目标检测算法进行特定杂草的自动识别，目标是通过计算机视觉技术识别并定位农田中的“0 ridderzuring”杂草，从而帮助农业自动化管理。杂草的及时识别与处理对于提高农业生产效率、保护农作物生长环境至关重要。YOLOv10，作为一种高效的目标检测算法，能够以较高的精度和速度检测出不同种类的目标，因此在农业领域得到了广泛应用。YOLOv10

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套护目镜佩戴识别检测系统，旨在自动检测工作人员是否正确佩戴护目镜这一重要的个人防护装备。系统通过对实时视频流或静态图像的智能分析，能够准确识别"佩戴护目镜(Goggles)"和"未佩戴护目镜(NO-Goggles)"两种状态，为工业安全、实验室管理、医疗防护等场景提供自动化监控解决方案。项目采用包含15,083张图像的数据集进行训练和评估，其中训练集13

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套高效的轴承缺陷检测系统，专门用于识别和分类工业轴承中的四种常见缺陷类型：凹槽(aocao)、凹线(aoxian)、擦伤(cashang)和划痕(huahen)。系统采用了包含1085张高质量轴承图像的数据集(训练集759张，验证集326张)进行模型训练和验证，实现了对轴承表面缺陷的快速、准确检测。该系统可广泛应用于工业生产线上的轴承质量检测环节，显著提

本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一个专门针对篮球比赛场景的智能检测系统，能够实时识别和分类篮球场上的9类关键元素，包括球员、裁判、篮球、篮筐、比赛阶段、计时器、队名、得分以及剩余时间等。系统使用精心构建的篮球比赛专用数据集进行训练和验证，训练集包含1140张图像，验证集32张，测试集24张。该检测系统可为篮球比赛分析、智能裁判辅助、自动赛事直播、球员表现统计等应用提供核心技术支撑，具有重

的预测结果，填写表 2 的预测结果并放在正文中，并将完整结果填写在 result。现的品类组合关联度设为 0），附件 5 为不同品类的相关信息（品类编码、品类之间请基于问题 1 的预测结果建立规划模型，综合考虑多个业务目标，图 1 是一个简化的示意图，商品品类各异，件数众多，必须将这。月均库存量即可，填写表 1 的预测结果并放在正文中，并将完整结果填写。填写表 3 的分仓结果并放在正文中，并将完整

本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效的热成像人员检测系统。系统使用热成像技术作为数据采集手段，专门针对人员检测任务进行优化，仅包含一个检测类别（'person'）。项目构建了一个规模可观的数据集，包含训练集21,422张图像、验证集3,061张图像以及测试集1,531张图像，总计26,014张热成像样本。该系统能够在各种光照条件下可靠地检测人员，具有重要的实际应用价值。通过深度