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本项目实现了一个基于YOLOv8和TensorRT的高性能火灾烟雾检测系统，具有以下核心特点： 技术架构：采用TensorRT 8.6+进行GPU加速推理，结合CUDA 12.1和OpenCV 4.8+，实现高效计算机视觉处理。系统使用XMake替代CMake构建，配置更简洁高效。

本文介绍了在Windows 11系统下使用PowerShell脚本自动化编译支持CUDA 12.4的OpenCV项目的完整流程。主要内容包括：1) 搭建编译环境（VS2022+CUDA12.4+CMake3.31.6）；2) 编写自动化脚本实现环境检查、模块化构建和编译优化；3) 通过CMake配置和测试代码验证CUDA功能。脚本采用谨慎的模块启用策略，优先保证核心CUDA模块（算术运算/图像处理/几何变换等）的稳定性，并实现了完善的错误处理和进度显示功能。最终通过测试程序验证了CUDA加速模块的正确性