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原创【深度学习实战】基于YOLO11的信号检测与分类系统：识别signal、signal_d、signal_f、signal_s四种信号类型_1

本文介绍了基于YOLO11的信号检测与分类系统，该系统能够识别signal、signal_d、signal_f和signal_s四种信号类型。系统采用模块化设计，包含数据预处理、模型训练、信号检测和结果可视化四个核心模块。通过构建包含10,000张图像的数据集，并采用数据增强技术提高模型泛化能力。文章详细阐述了模型选择与优化过程，包括添加注意力机制增强特征提取，设计多任务损失函数解决类别不平衡问题，以及采用分阶段训练策略优化模型性能。最终系统在验证集上达到92.5%的mAP，推理速度超过30FPS，满足实时

2026-01-08 16:49:49 670

原创【AI视觉】继电器类型识别与定位：基于YOLO11-LADH的精准检测方案揭秘

本文提出了一种基于改进YOLO11-LADH模型的继电器检测方案，针对工业场景中的继电器检测挑战（多样性、小目标、光照变化、实时性要求）进行了优化。模型通过CSPDarknet骨干网络、双向特征金字塔和专门设计的小目标损失函数，在保持115FPS推理速度的同时达到91.5%的mAP。实验表明，该方法优于主流检测算法，并通过轻量化部署在工业产线中实现自动化检测。未来将探索自监督学习、3D视觉等技术进一步提升系统性能。

2026-01-08 16:06:26 621

原创高压输电线路鸟巢检测：基于GFL算法与改进网络的智能识别系统

本文提出了一种基于改进GFL算法的高压输电线路鸟巢智能检测系统。通过构建专业数据集并采用多种数据增强策略，结合引入注意力机制和优化特征融合的改进网络结构，系统在mAP指标上达到85.7%，优于主流算法。经轻量化处理后，模型可在边缘设备实现实时检测，实际应用中准确率达87.3%，检测效率较人工提升5倍。该系统已成功应用于电力巡检，有效预警鸟巢隐患，保障输电安全。未来可进一步优化模型以适应更复杂场景。

2026-01-06 11:53:05 875

原创项链部件分割与识别_YOLO13_C3k2_IdentityFormer实现

本文提出了一种基于改进YOLO13架构的项链部件分割与识别方法，结合创新的C3k2模块和IdentityFormer注意力机制。系统采用多任务损失函数和余弦退火学习率调度策略，在包含10,000张项链图像的数据集上实现了82.4%的mIoU，比基线模型提升10.1%。实验表明该方法能准确分割项链链、吊坠等部件，并已成功应用于在线珠宝定制平台，支持部件替换和材质选择功能。

2026-01-06 11:16:37 1000

原创基于YOLO11-SEAMHead的传粉昆虫检测与识别系统实现_2

本文提出了一种基于改进YOLO11架构的传粉昆虫检测系统。系统采用SEAMHead模块增强空间注意力机制，显著提升了对小目标昆虫的检测精度。研究内容包括：1)构建多样化的传粉昆虫数据集并设计针对性数据增强策略；2)优化YOLO11基础架构，引入多尺度特征融合；3)实现包含Web和移动端的完整应用系统。实验表明，该系统在传粉昆虫检测任务上达到85.7%的mAP50，特别在处理小目标时性能提升显著。系统支持离线检测和实时处理，适用于野外生态调查场景。

2026-01-03 16:41:11 978

原创基于改进QueryInst模型的印度手语手势识别系统实现与训练

印度手语手势识别系统实现与训练摘要：本研究基于改进QueryInst模型实现印度手语(ISL)手势识别系统，包含755张图像数据集(35个手势类别)。通过LabelMe工具标注手势关键点，并转换为YOLO格式用于模型训练。系统采用环境隔离技术解决OpenMP库冲突问题，实现了从数据预处理到实时检测的完整流程。实验结果表明，该系统能有效识别数字1-9和字母A-Z的ISL手势，为听障人士提供实时手势-文本翻译功能。研究重点解决了标注数据转换验证、模型训练优化等关键技术问题，最终在PyCharm环境中实现了稳定

2026-01-03 16:21:26 794

原创【热成像】基于FLIR相机图像的YOLO11-SEAMHead物体检测与识别实现

本文基于FLIR相机图像，实现了YOLO11-SEAMHead物体检测与识别系统。通过引入SEAM注意力机制，模型在热图像目标检测任务上取得了显著性能提升，特别是在小目标和低对比度场景下表现优异。多模态融合：结合可见光和热成像信息，提高复杂环境下的检测鲁棒性在线学习：实现模型的增量学习，适应新场景和新目标3D目标检测：扩展到三维空间目标检测，支持更丰富的应用场景随着红外成像技术的不断发展，基于深度学习的热图像目标检测将在更多领域发挥重要作用，为智能安防、自动驾驶、工业检测等提供强有力的技术支持。

2026-01-01 11:08:13 700

原创鱼尾板导轨螺母目标检测FSAF_X101模型详解

通过本文的详细介绍，我们了解了FSAF_X101模型在鱼尾板导轨螺母目标检测任务中的应用。从数据集准备、模型训练到推理部署，我们系统地展示了整个流程。实验结果表明，FSAF_X101模型相比传统方法具有明显的优势，特别是在小目标和密集目标场景下。希望本文能够对从事工业检测研究的朋友们有所帮助。如果有任何问题或建议，欢迎在评论区交流讨论。让我们一起努力，推动人工智能技术在工业领域的应用！

2026-01-01 10:46:33 963

原创 YOLOv8-RevCol：鱼类和虾类目标检测模型的创新改进与实践

YOLOv8-RevCol模型通过引入RevCol增强技术、改进损失函数和优化训练策略，显著提升了在复杂水下环境中对鱼类和虾类的检测能力。实验结果表明，该模型在保持较高推理速度的同时，检测精度比原始YOLOv8提升了6.2个百分点，为水生生物研究和渔业管理提供了强有力的技术支持。🌊多模态融合：结合声学数据，进一步提升检测准确性小目标增强：针对微小型浮游生物开发专门的检测模块实时追踪：结合目标追踪技术，实现连续视频中的目标跟踪自适应学习：开发能够自动适应不同水域环境的自适应学习机制。

2025-12-31 20:43:03 1005

原创火灾与烟雾检测识别_YOLOv8-CFPT-P2345模型详解_1

YOLOv8-CFPT-P2345模型是在YOLOv8基础上进行改进的火灾与烟雾检测专用模型。该模型结合了通道注意力和特征金字塔网络(CFPT)的优势，并针对火灾和烟雾的特点进行了优化。💪本文详细介绍了基于YOLOv8-CFPT-P2345模型的火灾与烟雾检测系统，包括模型架构、训练流程、优化方法以及实际应用效果。实验结果表明，该模型在火灾和烟雾检测任务中表现出色，能够满足实际应用需求。模型轻量化：进一步减少模型参数量和计算复杂度，使其能够在资源受限的设备上运行多模态融合。

2025-12-31 20:12:30 834

原创基于Mask-RCNN的数字万用表检测识别方法实现与优化

在工业检测领域，数字万用表作为一种常用的测量仪器，其读数自动识别对于提高检测效率和准确性具有重要意义。传统的人工读取方式不仅效率低下，而且容易受到人为因素的影响，导致测量误差。🔍基于深度学习的目标检测技术为解决这一问题提供了新的思路。Mask R-CNN作为一种经典的目标检测和实例分割算法，在图像识别领域展现出强大的性能。本文将介绍如何基于Mask R-CNN实现数字万用表的检测与识别，并对算法进行优化以提高检测精度和效率。🚀数字万用表检测识别面临的主要挑战包括：👇尺度变化。

2025-12-28 21:27:55 786

原创 YOLO11改进系列_C2PSA-DYT注意力机制在虹膜识别中的应用_1

本文提出了一种基于C2PSA-DYT注意力机制的改进YOLO11模型，用于提升虹膜识别性能。该模型通过并行空间注意力和动态时间注意力机制增强特征提取能力，在公开虹膜数据集上进行了验证。实验结果表明，改进后的模型mAP@0.5达到0.8789，比原始YOLO11提升4.31%，同时保持了较好的推理速度（14.3ms）。消融实验证实了C2PSA-DYT模块的有效性，对比实验显示该方法优于主流YOLO系列模型。特别在处理低质量虹膜图像时，模型展现出更强的鲁棒性，为虹膜识别在复杂场景中的应用提供了有效解决方案。

2025-12-28 20:43:37 811

原创机场场景中飞机天线跑道自动检测识别

本文提出一种基于改进特征金字塔网络的机场场景目标检测算法，用于飞机、天线和跑道的自动识别。针对传统方法在复杂机场环境下精度不足的问题，设计了自适应特征融合模块和多尺度特征增强网络，引入注意力机制和残差连接优化特征提取。实验表明，该算法在公开和自建数据集上mAP达到82.6%，小目标召回率77.5%，检测速度19.1ms/帧，优于主流检测方法。该技术可应用于机场安全监控、空中交通管理等场景，未来将进一步提升实时性和环境适应性。

2025-11-10 21:46:07 761

原创 YOLO11改进C3k2-iRMB级联结构在花生品质分类识别中的应用与实践

C3k2-iRMB级联结构是一种创新的网络架构，结合了多尺度特征融合和注意力机制。它的核心思想是通过级联方式逐步提取和优化特征，提高模型对细微特征的敏感度。🌟通过引入C3k2-iRMB级联结构，我们成功改进了YOLO11模型，在花生品质分类任务中取得了显著提升。实验表明，改进后的模型在保持较高推理速度的同时，显著提升了分类准确性。这个项目不仅展示了深度学习在农业领域的应用潜力，也为其他类似任务提供了有价值的参考。希望我们的工作能为智能农业的发展贡献一份力量！🌱。

2025-11-10 21:27:01 643

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