本研究基于YOLOv5和YOLOv8深度学习算法，开发了一套校服穿戴智能检测系统。系统通过构建包含四类标签（正常发型、违规发型、规范校服、违规校服）的学生图像数据集，结合数据增强技术，实现高精度的穿戴状态识别。实验表明，YOLOv8在准确率(92.3%)、召回率(90.1%)和推理速度(0.038秒/张)上均优于YOLOv5。系统采用Flask框架开发Web界面，支持实时上传检测，为校园管理提供高

摘要：本文基于YOLOv8模型设计了一套校服穿戴自动检测系统，通过计算机视觉技术实现对学生校服穿戴情况的智能监控。系统采用YOLOv8作为核心检测算法，结合PyQt框架开发用户界面，实现了实时图像采集、目标检测、结果展示等功能。研究内容包括模型训练与优化、系统架构设计、界面开发等环节，实验结果表明系统在检测精度和实时性方面表现良好。该方案为校园管理提供了智能化解决方案，具有实际应用价值。完整论文及

本文针对老龄化社会中的老年人安全问题，提出了一种基于YOLOv8深度学习模型的异常行为实时检测系统。研究通过自制数据集构建了包含正常与异常行为的两类标注数据，采用传统增强与Mosaic策略提升数据多样性。改进后的YOLOv8模型在自建数据集上达到92.3%的mAP@50和45FPS的推理速度。系统采用PyQt框架开发，实现了89.7%的检测准确率和低于25ms的单帧处理耗时。实验表明，该系统有效解

摘要： 本文基于YOLOv8n深度学习框架设计了一套道路裂缝智能检测系统，包含数据集构建、模型训练优化及PyQt交互界面开发三个核心模块。系统采用包含7757张训练图片的多样化裂缝数据集，通过数据增强（随机旋转、缩放等）提升模型泛化能力。实验表明，在置信度阈值0.6时，系统综合精确率达0.72，对坑洞等显著裂缝的召回率超过90%。PyQt开发的用户界面实现了图片/视频上传、实时检测及可视化结果展示

摘要：本文提出了一种基于改进YOLOv11算法的鸟类识别系统，该系统通过深度学习技术实现高效准确的目标检测。研究采用包含2545张图像的数据集，涵盖30种鸟类类别，并应用数据增强技术提升模型泛化能力。实验结果表明，YOLOv11在mAP@0.5指标上达到0.919，优于YOLOv5/v8等版本。系统采用PySide6开发图形界面，集成SQLite数据库实现用户管理，支持图像/视频识别、模型切换等功

南昌周边游小程序设计与实现 摘要：本文设计并实现了一款基于SpringBoot框架和MySQL数据库的南昌周边游微信小程序。系统采用B/S架构，前端使用uni-app开发，后端采用SpringBoot框架。小程序整合了景点信息、美食推荐、酒店预订、旅游攻略等核心功能模块，为用户提供一站式旅游服务。系统实现了用户管理、商家管理、景点预约、智能推荐等功能，并通过严格的测试验证了系统可靠性。研究表明，该

摘要 本文设计了一套基于YOLOv5深度学习模型的交通标志识别系统，支持图片和视频流检测，并通过Django框架构建Web可视化界面。系统采用Python爬虫从百度图片采集13,752张交通标志数据，经过分辨率统一（640×640）及数据增强处理，构建结构化数据集。模型评估显示，在置信度阈值0.6时综合F1值为0.72，限速、停车标志召回率达90%，但玻璃材质标志因反光干扰性能较差（F1值0.45

本文提出了一种基于YOLOv8和SAM模型的智能垃圾检测系统。系统通过Python爬虫从百度图片获取多场景路面垃圾图像13,752张，经标注处理后构建结构化数据集。采用改进的YOLOv8-seg模型进行训练，在RTX 3080显卡上实现82.3%的mAP@0.5指标。系统开发了PyQt5 GUI界面，支持实时视频流处理（22FPS）和动态参数调节，并针对玻璃等反光材质检测难点进行了优化。实验表明，

本文设计并实现了一个基于Django框架和MySQL数据库的智能停车场管理系统。系统采用B/S架构，主要功能模块包括车位区域管理、车位信息管理、车位租用/退租管理、用户管理等。管理员可进行系统维护和权限管理，用户可实现车位查询、预约、支付等操作。系统测试表明，该平台界面友好、操作便捷，有效提升了停车场管理效率。通过信息化手段实现了停车场资源的智能化管理，具有较好的实用性和可扩展性。系统开发运用Py