随着城市化进程的加速和机动车保有量的急剧增加，交通拥堵和安全问题已成为全球性挑战。交通信号灯作为道路交通管理的核心要素，其准确识别对于智能交通系统和自动驾驶车辆至关重要。有效的交通信号灯识别技术不仅能提升道路通行效率，还能显著降低交通事故发生率。因此，开发高精度、实时性的交通信号灯识别系统已成为交通领域研究的热点。

构建了一个支持中英文和图像检索的自定义系统。通过PyQt5开发GUI界面，集成KimiAI实现中文翻译，解决了原生框架中文支持差、界面固定等问题。系统核心功能包括：1）中文文本检索（自动翻译为英文）；2）以图搜图（基于语义相似度）；3）实时显示相似度最高的8张图像。演示显示系统检索速度快，文本检索耗时主要在翻译环节。视频提供了完整的代码实现方案，包括Kimi翻译API集成和PyQt5界面开发，最终

本文介绍了一个基于YOLO算法的工具，能够对视频和图片进行实时目标跟踪和分割。该工具使用PyQt5构建界面，采用Ultralytics的YOLOv11模型实现目标检测、跟踪和实例分割功能。支持本地文件选择、实时结果显示及结果保存。视频处理时能显示边界框、类别标签和分割掩码，图片处理可精准分割目标。文章详细说明了工具的核心原理、演示效果和代码实现，提供了完整的Python代码和依赖安装说明。该工具适

本文介绍了一个基于YOLO算法的工具，能够对视频和图片进行实时目标跟踪和分割。该工具使用PyQt5构建界面，采用Ultralytics的YOLOv11模型实现目标检测、跟踪和实例分割功能。支持本地文件选择、实时结果显示及结果保存。视频处理时能显示边界框、类别标签和分割掩码，图片处理可精准分割目标。文章详细说明了工具的核心原理、演示效果和代码实现，提供了完整的Python代码和依赖安装说明。该工具适

本文介绍了一个基于YOLO算法的运动监测项目，通过识别人体17个关键关节节点，实现对俯卧撑、深蹲等动作的自动计数。项目使用Python+OpenCV+Ultralytics解决方案，核心原理是通过分析关节弯曲角度变化（如俯卧撑监测肩膀、肘部、手腕的角度）来识别动作状态并计数。文章详细解析了代码实现流程，包括视频读取、AIGym对象初始化、帧处理循环等，并展示了不同动作（深蹲、压腿、高抬腿）的监测示

本文介绍了一个基于YOLO算法的运动监测项目，通过识别人体17个关键关节节点，实现对俯卧撑、深蹲等动作的自动计数。项目使用Python+OpenCV+Ultralytics解决方案，核心原理是通过分析关节弯曲角度变化（如俯卧撑监测肩膀、肘部、手腕的角度）来识别动作状态并计数。文章详细解析了代码实现流程，包括视频读取、AIGym对象初始化、帧处理循环等，并展示了不同动作（深蹲、压腿、高抬腿）的监测示