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RSS订阅原创 基于YOLO与MobileSAM的路面缺陷智能检测系统
本文介绍了一个基于YOLOv8目标检测与MobileSAM语义分割的智能路面缺陷检测系统。该系统通过多模态AI技术，实现了路面裂缝、坑洞等缺陷的实时检测与精确定位，并利用MobileSAM生成缺陷轮廓，结合LLaVA大模型生成专业维修建议报告。系统支持批量图片和视频流分析，具备中文标签显示和自动训练更新功能，可显著提升路面巡检效率。项目采用PDD格式数据集，包含多种路面缺陷类型及其风险等级评估。通过Gradio可视化平台，用户可便捷地进行缺陷检测、分析和获取养护建议。
2025-12-22 00:22:09
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原创 基于YOLO与大语言模型的中医智能舌诊系统
摘要： 本文提出了一种融合YOLOv8目标检测与LLaVA大语言模型的中医智能舌诊系统。系统通过YOLOv8实现舌象病理特征（如黑苔、紫舌等）的毫秒级精准识别，结合用户主诉症状，利用LLaVA大模型进行多模态辩证分析，模拟中医"望闻问切"过程。系统可生成结构化诊断报告（含症状关联、辩证结论及调理方案），支持批量体检和健康档案管理，为中医数字化提供新思路。采用B/S架构，通过Ollama部署LLaVA模型，开源代码可供研究应用。
2025-12-20 17:39:52
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原创 基于YOLO和大语言模型的铝片表面工业缺陷智能检测系统
本项目开发了一个基于YOLOv8和LLaVA的铝片表面缺陷智能检测系统。该系统集成了四大核心功能：1)智能单件检测，通过YOLOv8精确定位针孔、擦伤等4类缺陷，并利用LLaVA生成诊断报告；2)批量自动质检，支持高通量处理并生成Excel报表；3)生产质量看板，提供实时统计和历史追溯；4)自主模型训练，实现零代码训练YOLOv8模型。系统采用YOLOv8+LLaVA的多模态架构，结合Gradio构建工业风格Web界面，可部署于产线实现毫秒级缺陷检测与智能分析。
2025-12-20 12:45:37
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原创 基于YOLO和大语言模型的输电通道隐患检测系统
本文介绍了一套基于YOLOv8和LLaVA大模型的输电通道智能隐患检测系统。该系统采用模块化设计，融合计算机视觉和大型语言模型技术，实现了对输电线路隐患的毫秒级识别与深度语义评估。核心功能包括：单张图片检测、批量图片处理、视频分析识别、实时视频流监控以及历史数据分析。系统支持自动生成风险评估报告，提供可视化界面，并能通过Ollama配置实现深度安全分析。该方案有效解决了传统人工巡检效率低、盲区多的问题，为电网安全运行提供了智能化解决方案。
2025-12-20 11:14:47
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原创 基于YOLO的电动车进电梯/入户检测系统
摘要：本项目开发了一套基于YOLO算法的电动车电梯入户智能检测系统，通过深度学习技术实现毫秒级精准识别。系统采用B/S架构，支持多源数据输入（摄像头/视频/图片），核心算法层使用YOLOv8进行目标检测，结合逻辑判断单元降低误报率。主要功能包括实时监控告警（声光联动）、离线批量分析和数字化管理看板。系统针对电梯复杂环境优化，通过专用数据集训练提升检测效果，支持轻量化部署。项目创新性地将目标检测技术与安全管理结合，为防范电动车入户火灾隐患提供了有效解决方案。
2025-12-14 21:07:54
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原创 基于YOLO和大语言模型的PCB智能缺陷检测系统
本文介绍了一种基于YOLOv8和LLaVA多模态大模型的PCB智能缺陷检测系统。该系统通过结合高速目标检测和语义分析技术，实现了对PCB常见缺陷（如缺孔、鼠咬、开路等）的毫秒级精准识别，支持单张检测、批量处理、历史数据追踪等功能。系统采用Python+PyTorch技术栈，提供可视化界面，可一键生成质检报告，满足工业现场部署需求。项目开源并提供详细的使用指南，为PCB质检提供了高效的AI解决方案。
2025-12-13 20:18:33
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原创 基于YOLO和大语言模型的安全背心穿戴识别检测系统
SVDS安全背心检测系统是一款基于YOLOv8和LLaVA的智能安全监管平台。该系统具备高精度目标检测能力，能实时识别施工现场人员是否穿戴安全背心，并通过大语言模型进行深度安全分析。主要功能包括：单图/批量/视频流检测、可视化模型训练、智能问答及历史数据管理。系统采用模块化设计，支持GPU加速，提供工业级专业界面，可生成结构化安全报告和合规建议，是工程安全管理的智能化解决方案。代码已开源，适用于各类施工现场的安全监管需求。
2025-12-09 00:58:24
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原创 基于YOLO和大语言模型的脑部肿瘤智能辅助识别系统
BT-RADS是一款基于YOLOv8和LLaVA多模态大模型的脑部肿瘤智能辅助诊断系统。该系统通过YOLOv8实现高精度肿瘤检测，能快速识别MRI图像中的肿瘤区域并标注置信度；结合LLaVA大模型进行深度病理分析，自动生成包含肿瘤特征、病理评估和专业建议的结构化报告。系统支持单图诊断、批量筛查、可视化模型训练和病历管理四大功能模块，提供医疗级交互界面。部署要求包括GPU加速支持（推荐RTX 3060+）和Ollama服务运行LLaVA模型，适用于医院影像科辅助诊断和医学研究场景。
2025-12-07 23:55:23
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原创 基于YOLO和大语言模型的墙体裂缝检测系统
WCIS是一款创新的墙体裂缝检测系统，整合了YOLOv8目标检测和LLaVA多模态大语言模型。系统具备四大核心功能：1）高精度裂缝检测，支持图片/视频/批量处理；2）智能成因分析，自动生成专业修复建议；3）可视化模型训练，无需编程即可微调；4）完整历史管理，记录所有检测任务。采用模块化分层架构设计，包含表现层（Gradio交互界面）、业务逻辑层（视频处理/批处理）和算法核心层（YOLOv8+LLaVA）。系统推荐使用NVIDIA RTX 3060及以上GPU，支持Windows/Linux平台，提供从环境配
2025-12-07 19:19:18
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原创 基于多模态大模型的遥感影像分析和语义理解
TerraSense AI (Local Edition) 是一款基于多模态大模型的本地化遥感影像分析工具，完全脱离云端依赖，通过Ollama调用本地部署的LLaVA、Moondream等模型实现数据安全处理。系统具备语义生成、目标识别、地物分类等五大核心功能，支持生成PDF分析报告。采用React+Vite前端与Ollama后端的分离架构，通过One-Shot Prompting策略提升小模型的结构化输出能力。部署简单，只需安装Ollama并启动跨域服务后运行前端应用，推荐使用llava(7b)、moon
2025-11-30 14:33:46
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原创 基于WiFi的室内定位仿真与算法评测系统
本文介绍了一个高保真WiFi室内定位仿真系统，该系统通过模块化设计解决了室内定位研究中的环境建模、数据采集和算法对比难题。系统包含五大核心模块：可视化环境建模、无线网络部署与物理仿真、指纹数据库管理、智能定位分析和动态轨迹评测。采用对数距离路径损耗模型和多墙体模型进行信号仿真，支持KNN、WKNN、自适应混合加权和朴素贝叶斯四种定位算法。创新性地提出融合欧氏距离与余弦相似度的自适应混合加权算法，显著提升了定位稳定性。系统提供动态轨迹评测功能，可并行运行多种算法并实时计算MAE和RMSE指标，为室内定位研究提
2025-11-24 00:57:28
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原创 基于深度学习的安全帽识别系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
本文介绍了一个基于YOLOv8模型的安全帽检测系统，该系统具有高精度检测（mAP50达96.53%）、多模式检测和友好Web界面等特点。系统支持完整的AI开发流程，从数据集处理到模型训练再到部署应用，并提供了GPU加速功能。文章详细说明了系统目录结构、快速启动步骤、模型性能指标、使用指南以及故障排除方法，涵盖了单图检测、批量检测和实时摄像头检测等多种应用场景。该系统适用于工业安全监控场景，能够有效识别工人是否佩戴安全帽。
2025-07-20 01:04:29
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原创 基于深度学习的垃圾分类系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
本文介绍了一个基于YOLOv8的智能垃圾分类识别系统，该系统具备实时摄像头检测和图片上传检测功能，采用现代化深色界面设计并支持中英文双语显示。系统包含10类垃圾识别（如瓶子、罐子、塑料袋等），提供了数据统计分析、环境影响评估和分类指南等功能。文章详细说明了数据集结构、环境要求、安装步骤、模型训练方法以及系统使用说明，并介绍了关键代码实现和系统架构。该系统可有效辅助垃圾分类工作，通过计算机视觉技术提升垃圾分类的准确性和效率。
2025-07-13 17:33:09
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原创 基于深度学习的火焰|烟雾|火灾识别系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
摘要： 本项目开发了一个基于YOLOv8的火焰烟雾检测系统，支持图片和视频的实时检测。系统采用模块化设计，包含训练、检测和界面三大模块，使用PyQt6构建可视化操作界面。核心算法YOLOv8通过CSPDarknet主干网络和多尺度特征融合实现高精度检测，在391张标注数据集（火焰/烟雾两类）上训练后，mAP50达到35.9%。系统支持GPU加速（30FPS）和CPU运行（5FPS），检测准确率超过85%。提供完整代码和训练配置，适用于火灾预警场景。 （字数：150）
2025-07-09 00:42:22
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原创 基于深度学习的农作物|植物病虫害检测系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
🌿 农作物虫害检测系统摘要 PDDI是一个基于YOLOv8深度学习模型的植物病虫害检测系统，提供Web界面支持实时检测、模型训练和评估功能。系统采用模块化设计，包含训练、测试和检测三大核心模块，支持可视化监控和性能分析。项目使用改进的PlantVillage数据集（54,000+图像），要求Python 3.8+环境，推荐GPU加速。主要功能包括：实时病虫害识别、训练过程可视化、模型性能评估及优化。系统通过Streamlit构建响应式界面，提供从数据准备到模型部署的全流程支持。核心代码展示了模型训练的参数
2025-07-08 00:04:48
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原创 基于深度学习的车牌号识别系统（YOLO+数据集+模型+代码+训练过程+详细文档）
基于YOLOv8的车牌识别系统是一个集车牌检测、识别和管理于一体的综合平台。系统采用YOLOv8目标检测模型实现车牌的精准定位，结合PaddleOCR文字识别技术完成车牌字符的高效识别。整个系统基于Streamlit构建了友好的Web界面，支持多种输入方式、批量处理和实时识别功能。
2025-06-29 22:22:32
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原创 人脸识别登录系统｜人脸识别｜机器学习｜深度学习
这是人脸识别｜机器学习｜深度学习的人脸识别登录系统，支持传统账号密码登录和人脸识别登录两种方式。系统采用现代化的UI设计，提供了用户友好的界面和流畅的使用体验。
2025-06-25 00:23:42
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原创 基于机器学习|深度学习手势识别系统
本文介绍了一个基于Python的实时手势识别系统，结合计算机视觉与机器学习技术。系统采用OpenCV和MediaPipe进行手部检测，TensorFlow/Keras和scikit-learn构建识别模型，PyQt5实现图形界面。核心技术包括21个手部关键点检测、相对位置与关节角度特征提取，以及随机森林分类算法。系统支持实时检测、自定义手势训练和多手势识别，提供完整的安装指南和使用说明。开发者可扩展功能或优化性能，未来可加入动态手势识别和GPU加速等改进。项目开源，适合人机交互应用开发参考。
2025-06-24 22:01:13
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