Dev7z的博客

随着在线考试和信息化教学的快速发展，传统人工监考方式在大规模考试场景中逐渐暴露出效率低、主观性强和监管成本高等问题。基于计算机视觉与深度学习的智慧考场技术，能够对考生行为进行自动分析与实时监测，成为当前教育信息化建设的重要研究方向。本文基于 YOLOv8 目标检测算法，设计并实现了一套智慧考场考试防作弊行为检测系统，对考试过程中可能出现的作弊行为进行自动识别与预警，从而提升考试的公平性与智能化水平。

在智慧交通与城市智能化快速发展的背景下，仅仅“检测到车辆”已经无法满足实际需求。人们更希望系统能够进一步识别车辆的车型与品牌，从而为交通管理、安防监控和商业分析提供更深层的数据支撑。基于此，YOLO11 车型与车辆品牌检测系统应运而生，让计算机视觉真正“看懂”每一辆车。

着智能城市的快速发展，传统的安防监控系统逐渐暴露出其局限性，尤其是在应对实时异常行为检测和快速反应方面。传统监控依赖人工分析，不仅效率低，而且容易错过重要的安全隐患。因此，基于深度学习的智能监控系统成为安防领域的未来趋势。特别是基于YOLO（You Only Look Once）目标检测算法的人员异常行为智能识别与实时防范系统，凭借其高效、精准的特点，正在成为现代智能安防解决方案的核心。

近年来，YOLO 系列目标检测算法凭借端到端、高速度、易部署的特性，几乎成为工业界与学术界的“标配”。与此同时，“YOLO 算法改进”也成了论文、博客和工程项目中的高频关键词。然而一个不容忽视的现实是：大量所谓的“改进”，只是对已有方法的简单拼接和复刻，脱离实际问题，最终效果并不理想。

在课堂上，老师最头疼的场景之一，莫过于学生“低头玩手机”。人工巡视不仅效率低，而且难以兼顾全班，更无法形成可量化的管理依据。随着计算机视觉技术的成熟，能否让系统“自动看懂课堂”，成为智慧教学中的一个现实问题。基于这一需求，我尝试将轻量化目标检测模型引入课堂场景，设计并实现了一套基于 YOLOv5n 的课堂手机检测系统，让手机使用行为能够被实时识别、统计和预警。

人工智能最深刻的改变，并不体现在某一次技术突破上，而体现在它悄然改变了人们使用“思考”的方式。

从一次简单的文本生成，到一个大模型的训练完成，背后是成千上万张 GPU 日夜运转，是电力、散热、芯片、资本与时间的密集叠加。AI 看似“轻盈”，实则极其“笨重”。

针对公共区域中违法发放传单行为频发、人工监管效率低的问题，提出了一种基于 YOLO11 目标检测算法的公共区域违法发传单智能检测系统。该系统以监控视频为数据来源，通过构建包含行人和传单目标的数据集，对 YOLO11 模型进行训练与优化，实现对人员及传单的高精度实时检测。在此基础上，结合目标空间关系与时间连续性特征，设计了一套违法发传单行为判定规则，从而有效区分正常携带物品与实际发传单行为。实验结果表明，该系统在复杂公共场景下具备较高的检测准确率与实时性，能够稳定识别疑似违法发传单行为，具有良好的实用价值和推

随着人口老龄化进程的不断加快，老年人因摔倒、滑倒等意外行为导致的伤害风险显著上升，如何实现对老年人异常行为的及时、准确监测已成为智能养老领域亟需解决的问题。针对传统人工监护方式实时性差、误报率高以及适用场景受限等不足，本文设计并实现了一种基于深度学习的老年人摔倒与滑倒行为自动检测及智能报警系统。

传统课堂学情分析长期依赖教师的课堂观察与人工记录，这种方式不仅耗费精力，而且不可避免地带有较强的主观性与滞后性。教师往往难以及时、精准地捕捉学生在课堂中的真实学习状态，教学督导也难以全面、客观地评估课堂教学质量，而在学院管理层面，更缺乏稳定、可量化的数据支撑教学决策，导致教学改进更多停留在经验层面，效果有限。

随着全球能源结构向清洁化、低碳化转型，风力发电已成为新能源领域的重要组成部分。风电机组通常运行在高负载、强振动和复杂气候环境中，其中齿轮箱作为风电机组的关键传动部件，承担着转速和扭矩转换的重要任务，其运行状态直接影响整机的安全性和可靠性。

随着老龄化社会的加速，独居老人的安全问题日益凸显。据统计，跌倒已成为 65 岁以上老年人意外伤害的首要原因，而多数危险发生时，身边无人、发现不及时。

在 Windows 上启动 Redis（本机开发用）

在MySQL里创建数据库

你可能不知道，纯电动车的性能好坏，有时候并不取决于电机有多强、三电系统有多先进，而是——你脚下那四个看似普通的“黑圆圈”。我在 MATLAB 中做了一个简单的动力学仿真，只是把轮胎的滚阻、附着和半径调了几个数字，整车的加速、续航乃至最高车速就像换了台车一样发生巨大变化：起步更猛、能耗更低，甚至连换个大轮毂都会让加速变“肉”。这让我意识到，轮胎不是配件，而是纯电动车隐藏最深、却最左右性能的关键变量。本篇文章，就带你揭开这层被忽视的真相。

2025年11月30日入选《人工智能领域内容版》第1名

随着图像处理技术的不断发展，图像增强在多个领域中得到了广泛应用，尤其是在低光、去雾、夜间监控等复杂环境下。本文提出了一种基于MATLAB的多域图像增强系统，该系统集成了传统图像增强方法、空间域增强、频率域增强和基于Retinex的图像增强算法。该系统通过用户友好的图形界面（GUI）实现了多种图像增强功能，旨在提高图像的可视性、细节和对比度。

吸烟是全球导致多种慢性疾病和死亡的主要风险因素，其烟雾不仅危害吸烟者自身健康，还对周围人群造成被动吸烟危害。随着公共健康意识的提高，各国已出台严格的禁烟条例，特别是在公共室内场所。然而，室内环境复杂、人员流动性大、吸烟行为隐蔽，传统的禁烟监管方法难以有效发现吸烟行为。

在智能农业的浪潮下，如何利用现代计算机视觉与人工智能技术进行精准、高效的作物病虫害监测，已经成为提升农业生产力的关键。番茄作为全球重要的经济作物，其病虫害防治一直是农民面临的巨大挑战。传统的人工检测方式不仅费时费力，而且容易出现判断失误。而随着深度学习与图像处理技术的快速发展，基于RCNN神经网络和Canny边缘检测算法的番茄叶片病虫害识别方法，正以其卓越的识别能力和智能化特点，重新定义农业病虫害的精准防治。

随着人口老龄化不断加深，独居老人的安全问题愈发受到社会关注。跌倒是老年人最常见且最危险的意外之一，一旦发生处理不及时，很容易导致骨折、休克甚至危及生命。因此，基于人工智能与计算机视觉的老年人跌倒检测系统逐渐成为智慧养老领域的核心技术。

随着人工智能技术的快速发展，情感识别成为了计算机视觉和人机交互领域的重要研究方向。情感识别系统不仅能够通过分析人类面部表情来识别个体的情绪状态，还可以广泛应用于心理健康、智能客服、教育培训等多个领域。本项目旨在设计一款基于USB摄像头的实时情感识别系统，通过摄像头采集面部图像，分析并识别出用户的情感状态。系统将通过识别六种基本情感：高兴、悲伤、愤怒、平静、恐惧、厌恶，为进一步的情感分析与互动提供精准的数据支持。

本项目旨在设计并实现一个基于YOLO目标检测算法和OpenCV图像处理库的头盔佩戴检测系统。通过Python编程语言和PC硬件设备，开发一个稳定运行的程序。该程序配有交互界面，能够实时检测并分析头盔佩戴情况，及时识别未佩戴头盔的行为，并进行警告提示。系统支持图像和视频数据处理，并能输出检测结果，包括头盔佩戴状态的识别（佩戴/未佩戴）及其检测位置（头部区域）。

随着人工智能、计算机视觉和大数据技术的飞速发展，传统的人工阅卷方式已经无法满足现代教育对考试评分效率和准确度的高要求。智能答题卡阅卷系统应运而生，成为一种高效且精准的解决方案。通过图像处理与数据分析技术，智能阅卷系统不仅能够自动化识别答题卡中的选项标记，还能通过深度学习等先进算法进行高效评分，大大提高了阅卷速度和准确性。

随着智慧教育与在线学习场景的不断普及，如何高效、客观地评估学生在课堂中的专注状态，成为教育技术领域的重要课题。传统的教学过程中，教师往往需要凭经验判断学生是否在认真听讲，这种方式不仅容易受到主观因素影响，也难以实现实时、持续和多维度的注意力监测。特别是在在线课堂中，由于师生之间的物理距离扩大，观察学生的专注度就更加困难。

在数字设备无处不在的时代，我们的脸、声音、语言，被频繁地记录，却很少被真正理解。传统的表情识别只看到“脸”，却忽略了语气里的犹豫、文字中的情绪隐线，甚至忽略了动作背后的心理状态。于是，面对人类复杂的情绪表达，它常常“看得见，却猜不准”。

现代人的工作、学习方式几乎离不开电脑和办公桌，但你有没有想过：久坐不良坐姿可能在悄悄伤害你的脊柱？肩颈酸痛、腰背僵硬、血液循环不畅……这些小问题，日积月累，可能影响健康和效率。

sqlalchemy.exc.DataError: (pymysql.err.DataError) (1406, “Data too long for column ‘password_hash’ at row 1”)

对于国内 Python 开发者而言，配置国内镜像源是加速环境搭建的关键环节。本文基于 PyCharm 2025.2.4 与 Anaconda3-2025.06-0（Windows 64-bit），详细演示如何将默认源替换为 清华、中科大 等镜像，以系统性提升包下载与环境创建的稳定性与速度。

随着智能健身设备和运动科技的快速发展，越来越多的健身爱好者开始使用AI来辅助训练，精准地监控和优化每一个动作。今天，我们将探索如何利用YOLO算法——一个革命性的深度学习技术——来实时检测和分析健身动作的关键部位，帮助你在锻炼中更有效地提升运动效果，减少伤害风险。让我们一起看看，AI如何重新定义你的健身体验！

在人工智能快速发展的时代，教育正从经验判断迈向数据驱动。基于AI的“课堂学生面部特征分析与学习状态识别系统”运用计算机视觉与深度学习技术，实时捕捉学生表情与情绪，量化专注度，为教师提供科学反馈，推动课堂走向智能化与个性化。

在中原的沃野上，土地的纹理里藏着丰收的秘密。从陕豫交界的灵宝苹果，到南阳平原的花生，再到新郑的红枣与信阳的茶叶，每一寸泥土都孕育着独特的味道与文化。河南，这片古老而厚重的土地，不仅养育了华夏文明，也用四季轮回的色彩，描绘出中国农业的底色。

阿尔茨海默病（AD）作为全球最为常见的神经退行性疾病，已逐渐成为全球公众健康领域亟待解决的重大挑战。随着全球老龄化趋势的不断加剧，阿尔茨海默病的发病率正在呈现快速上升的趋势，对患者、家庭及社会的影响深远而复杂。尽管这一疾病已引起医学界的广泛关注，传统的诊断方法主要依赖临床表现与神经心理学测试，这使得早期识别病情变得尤为困难，尤其是在疾病的初期阶段。因此，如何开发出更加高效且准确的早期诊断工具，尤其是基于医学影像学的自动化诊断方法，成为当前医学研究中的关键课题。

中医学自古以来便秉承着“天人合一”的理论，强调通过舌诊、脉诊、面诊等手段来反映人体的健康状况。在中医诊断体系中，舌诊以其独特的直观性和敏感性，成为了辨证论治的重要依据。通过观察舌体的形态、颜色、舌苔等特征，医生能够推测体内脏腑的功能失调及病理变化。然而，舌诊的准确性往往受到医生经验和主观判断的影响，尤其在面对复杂症状时，可能导致诊断的差异性。

在人工智能迅速渗透医疗领域的今天，一张心电图（ECG）就能看出“心脏的故事”。但你是否想过：如果AI能代替医生在几秒内完成分析、诊断心律不齐或心肌梗死，这将为临床节省多少宝贵时间？

在使用 PyQt5 开发图形界面程序时，很多人会遇到这样一个让人头疼的错误：ModuleNotFoundError: No module named ‘ui_sources_rc’明明 .qrc 资源文件已经存在，也用 pyuic5 转换过，但程序依旧提示找不到模块。这种问题常常出现在路径配置、资源编译或项目结构不规范的情况下。对于新手来说，这个报错信息看似复杂，其实只要理解原理，几行代码就能轻松解决。

在当今社交媒体盛行的时代，用户的情感表达已经成为研究和分析的重要领域。无论是产品评价、品牌口碑，还是公众对时事新闻的反应，都能够通过情感分析为我们提供极其有价值的见解。

在现代健身训练中，仰卧起坐和引体向上不仅是衡量体能的关键指标，更是众多健身评估和挑战中不可或缺的一部分。这些基础体能测试项目不仅可以反映出个人的身体素质，还能有效推动训练者突破自我、达到更高的运动水平。然而，面对多变的健身标准和日常训练的巨大差异，如何精准判断自己是否达标，如何高效地跟踪与评估进展，成了许多健身爱好者和专业人士亟需解决的问题。尤其是对于那些热衷于运用技术手段提升训练效果的群体，能够通过编程精确分析和评估自己的体能表现，显得尤为重要与实用。

在 Qt（尤其是 PyQt / PySide）中，我们经常通过 QSS（Qt StyleSheet） 来美化界面。

在传统课堂上，教师往往需要凭借经验和直觉来判断学生是否专注：有人眉头紧锁、奋笔疾书；有人东张西望、心不在焉。但面对几十个学生，老师很难在短时间内准确捕捉到每个人的注意力状态。这种依赖主观观察的方式，不仅费力，还容易产生偏差。

在智能交通与驾驶安全领域，安全带和头盔检测看似常见，却比想象中棘手得多：安全带又细又长，在图像里常常只有几像素宽；头盔则经常被发型、帽檐、遮阳板遮挡。再加上“违规样本”远少于“合规样本”的长尾分布，以及昼夜、雨雾、逆光等复杂环境交替，结果就是：即便是表现优异的 YOLO 系列，也很容易出现召回不足、边框不准、鲁棒性不够的问题。