本文基于YOLOv8深度学习框架，通过20630张图片，训练了一个进行犬类检测与识别的检测模型，可进行120种犬类的检测与识别，平均准确率为82%。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：全网粉丝10W+,、专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。👇🏻 精彩专栏 推荐订

非机动车驾驶员头盔检测系统通过先进的视觉识别技术加强了道路安全管理，降低了头部受伤的风险，从而有效减少了交通事故的发生。本文基于YOLO11深度学习框架，通过764张非机动车驾驶员头盔佩戴情况的相关图片，分别训练了可进行非机动车驾驶员头盔目标检测的模型,可以检测是否佩戴头盔两种状态。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍

本文基于YOLOv8深度学习框架，通过4029张图片，训练了一个进行道路裂缝的目标分割模型，能够高效地准确识别并分割道路中的裂缝区域，然后对分割区域进行分析，从而准确计算裂缝的最大最小宽度及其对应的具体位置。💗博主介绍：全网粉丝32W+,CSDN特邀作者、博客专家、CSDN新星计划导师、全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于深度学习，机器学习等，Ja

并基于此模型开发了一款带UI界面的鸟类智能检测与识别系统，可用于实时检测场景中的不同鸟类，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经验，专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。

本文基于YOLOv8深度学习框架，通过5090张图片，训练了一个进行复杂场景下的船舶目标检测模型,可检测各类复杂场景中的船舶对象。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经验，专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。

基于YOLOv8深度学习算法的这一系统，能够识别多达100种蝴蝶，这对于生态学研究、环境监测、自然保育和科普教育都具有极大的价值。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过13094张图片，训练了一个蝴蝶的识别模型,可用于识别100种不同的蝴蝶类型,准曲率高达96%。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经

火灾是一种常见的灾害，对人们的生命财产安全造成极大的威胁。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过979张图片，训练了一个进行火焰烟雾的目标检测模型，准确率高达89%。并基于此模型开发了一款带UI界面的火焰烟雾检测系统，可用于实时检测场景中的火焰及烟雾，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。👇🏻获取联系方式?

跌倒是一种常见的意外事件，尤其对于老年人、儿童、孕妇以及患有某些疾病的人群来说，跌倒可能会导致严重的身体损伤甚至危及生命。因此，及时准确地检测跌倒事件，对于保护人们的生命安全，提供紧急救助，减少伤害程度至关重要。该软件支持图片、视频以及摄像头进行跌倒目标检测，并保存跌倒检测结果；本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：全

本文基于YOLOv8深度学习框架，通过28079张图片，训练了一个进行人脸面部表情识别的检测模型,可用于检测7种不同的人物表情。并基于此模型开发了一款带UI界面的人脸面部表情识别系统，可用于实时检测场景中的人物面部表情，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻。👇🏻获取联系

杂草的及时检测和处理不仅可以避免和减少与农作物之间的竞争，从而提高作物产量和质量，还可以降低化学除草剂的使用，减少对环境的影响。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过2822张图片，训练了一个进行农作物幼苗与杂草检测系统目标检测模型,可检测田间的农作物幼苗与杂草对象。并基于此模型开发了一款带UI界面的农作物幼苗与杂草检测系统，可用于实时检测场景中的农作物幼苗与杂草检测，也更方便进行功能的展示。本文