利哥AI实例探险

随着建筑行业的快速发展，工地的安全监管显得尤为重要。传统的人工监管方式效率低、成本高，难以及时发现潜在的安全隐患。为了解决这一问题，本项目基于YOLOv11目标检测算法，利用2800多张建筑工地影像数据及其标注数据，构建了一套高效的建筑工地安全检测系统。该系统集成了图像检测、实时预警和人机交互功能，可大幅提高工地的安全监管效率。建筑工地AI安全检测YOLO11训练与PyQt5界面应用开发软件视频演示。

火灾监测在工业、家庭和公共场所的安全防护中具有重要意义。借助深度学习和计算机视觉技术，火灾检测的自动化水平显著提升。本文将向您详细介绍如何使用YOLO11对超过13500+标注图片进行模型训练，并基于PYQT5开发一款具备图像、视频和实时摄像头检测功能的可视化软件。当检测到火灾时，系统会自动发出报警提示。文章还将分享数据标注、格式转换、模型训练、软件编写等关键环节，帮助您快速上手并构建自己的火灾检测系统。

近年来，目标检测模型在诸如自动驾驶、安全监控等应用中发挥了关键作用。众多模型中，YOLO（You Only Look Once） 系列凭借其在速度和精度之间的良好平衡脱颖而出。YOLOv11 作为该系列的最新版本之一，凭借其多项创新，在目标检测和分类任务中展现了强大的性能。本文将详细介绍 YOLOv11 的特性、应用场景，并对其与另一流行的目标检测框架 PaddleDetection 进行对比。

本文通过yolo等深度学习模型，使用Pyqt5实现了一款自定义菜品/水果识别的软件系统，可以通过目标检测，自定义名称注册的方式，实现菜品/水果的自动识别，支持图片、摄像头识别，并附带了一些流程及逻辑说明，摄像头识别部分附带了运动检测算法、配合目标检测模型，可以拿到一帧清晰、并有菜品内容的图像进行识别。本系统所涉及的源码已打包上传，，如有其他问题，欢迎交流。

本文主要展示使用已标注的2000+菜品餐盘目标，使用yolov10训练目标检测模型，并对结果进行评估及推理的过程。本文已制作好的yolov10的可关注我，想要获取数据集可点击 阅读原文，里面有源码及数据集下载方式。