BS009的博客

语言环境：Python3.9WEB框架：Django开发技术：YOLO8开发工具：PyCharm本系统基于先进的YOLOv8（You Only Look Once version 8）目标检测算法，专门设计用于篮球运动场景中的物体检测与动作识别。系统能够实时检测篮球、球员以及运球动作，为篮球训练分析、比赛统计和智能裁判辅助提供技术支持。

开发自动驾驶目标检测系统对于提高车辆的安全性和智能化水平具有至关重要的作用。本篇博客详细介绍了如何运用深度学习构建一个自动驾驶目标检测系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5，展示了不同模型间的性能指标，如mAP、F1 Score等。文章深入解释了YOLOv8的原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并集成了一个基于PySide6的界面。

车辆行人多目标检测与追踪系统结合了先进的YOLOv8目标检测技术与ByteTrack多目标跟踪算法，能够在实时视频画面中准确地检测并跟踪行人与车辆。这一系统对于改善交通安全、提高城市监控效率以及增强公共安全管理具有显著的重要性。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过5607张图片，训练了一个进行车辆与行人的目标检测模型，准确率高达94%；然后结合ByteTrack多目标跟踪算法，实现了目标的追踪效果。最终基于此开发了一款带UI界面的车辆行人多目标检测与追踪系统，可用于实时检测场景中的车辆与行人检测追踪，可以

智能小麦害虫检测与识别对于农业领域有着举足轻重的意义。它有助于农民及时了解田间小麦害虫的种类与分布情况，从而做出迅速有效的决策来防治害虫，最小化作物产量损失和质量下降的风险。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过633张图片，训练了一个进行智能小麦害虫检测识别的目标检测模型。并基于此模型开发了一款带UI界面的智能小麦害虫检测识别系统，可用于实时检测场景中的小麦害虫类别，更方便进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果

该软件能够精确识别和分类图像中的交通信号和标志，支持从图片、图片文件夹、视频文件以及摄像头输入进行检测，包含热力图分析、标记框类别、类别统计、可调Conf、IOU参数、可视化结果显示等功能。此外，还设计了基于SQLite数据库的用户注册登录管理界面，提供模型切换和UI界面定制的选项。本文旨在为深度学习新手提供实用指南，完整的代码和数据集已在文章结尾提供链接，便于读者下载和应用

本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）。此外，系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能，实现了一键切换YOLOv5/v6/v7/v8模型的便捷操作，以及

课程知识图谱生成系统致力于将课程知识以结构化和可视化的方式呈现，从而辅助教学与学习过程。本文详细阐述了该系统的设计、实现与测试过程。首先，概述了选题背景、意义以及国内外的研究现状，随后深入探讨了知识图谱的基本概念。在知识图谱的构建方面，从数据获取、图谱构建、系统设计到数据存储等方面进行了全面阐述。系统还集成了推荐模块、用户模块和管理员模块等辅助功能。

气象分析大屏可视化系统主要功能模块包括后台首页，系统用户（管理员），模块管理（日照时数，平均相对湿度，年降水量，平均气温，贵阳气象分析，气温对比），采取面对对象的开发模式进行软件的开发和硬体的架设，能很好的满足实际使用的需求，完善了对应的软体架设以及程序编码的工作，采取MySQL作为后台数据的主要存储单元，采用Hadoop框架、python技术、Ajax技术进行业务系统的编码及其开发，实现了本系统的全部功能

本博客的核心工作在于基于最先进的YOLOv8算法构建了一个先进的农作物害虫检测系统。通过细致地介绍算法原理、展示系统界面、提供代码实现，并分享开发过程，本文旨在为读者提供一份全面的指南，以促进农作物害虫检测技术的研究和应用。

主要实现了车牌识别，将识别的车辆信息写入SL表格进行存储，出场时自动识别并进行计费，将计费信息存入XSL表格，并通过图形化报表统计计费信息。 本系统的软件开发及运行环境具体如下。

开发车型识别与计数系统对于提高交通管理效率和城市规划具有重要意义。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个车型识别与计数系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1 Score等结果分析。文章深入讲解了YOLOv8算法的底层原理，提供了相应的Python代码、训练数据集，并封装成一个基于PySide6的美观UI界面。

本研究详述了一种采用深度学习技术的吸烟行为检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别吸烟行为检测。文章深入阐述了YOLOv8算法的机理，并附带了Python语言的实现代码、所需训练数据集，以及基于PySide6框架构建的用户界面（UI）。此外，系统还融合了SQLite数据库的用户管理功能，实现了一键切换YOLOv5/v6/v7/v8模型的便捷操作，以及

语言环境：Python3.8数据库：Mysql: mysql5.7WEB框架：Django开发工具：IDEA或PyCharm本研究详述了一种采用深度学习技术的疲劳驾驶检测系统，该系统集成了最新的YOLOv8算法，并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期算法进行了性能评估对比。该系统能够在各种媒介——包括图像、视频文件、实时视频流及批量文件中——准确地识别疲劳驾驶行为。

本文采用了基于卷积神经网络的方法，实现车牌识别系统的设计。具体来说，我们采用了以下几个步骤：（1）图像预处理：将上传的车牌图片首先完成灰度化处理，紧接着对其进行二值化和降躁，并进行分割后，得到处理后的车牌图像。 （2）特征提取：对处理后的车牌图像通过多次卷积和池化，将图片的特征提取出来 （3）分类和识别：通过全连接层将提取出来的特征与车牌字符进行分类和识别，实现车牌字符的自动识别和分割。（4）网络训练：采用交叉熵损失函数和随机梯度下降算法对网络进行优化和训练。最终的测试结果表明，本文设计的车牌识别系统具有较

本课题采用Matlab来对目公路的裂缝图像进行处理，主要经过图像预处理、裂缝检测、特征分割提取、目标识别和结果的保存几个步骤，通过这几个步骤来完成对公路列缝的检测和识别，将检测的结果通过程序设计的GUI页面来进行调用处理和展示。本实验设计流程清晰，处理方法简捷、易懂，可以方便地拓展到诸如社会生活中其它有关裂缝检测的应用中去，比如建筑墙面裂缝检测等，具有一定的通用性。