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RSS订阅原创 毕业项目推荐：85-基于yolov8/yolov5/yolo11的犬种检测识别系统（Python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-10-22 15:56:38
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原创 毕业项目推荐：84-基于yolov8/yolov5/yolo11的合同印章检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11的合同印章检测识别系统，该系统采用深度学习技术实现高效自动化的印章检测。主要内容包括：1）系统功能展示，支持图片、视频、摄像头输入及批量检测，提供UI界面和结果导出；2）技术要点，采用YOLO系列算法结合SE注意力机制提升检测精度，使用OpenCV和Python实现；3）应用价值分析，指出传统人工审核存在的效率低、易误判等问题，强调该系统在企业合同管理、法律合规中的重要作用。文章还提供了完整代码资源和技术实现细节，适合相关领域开发者参考。
2025-09-05 15:24:57
1096
原创 毕业项目推荐：83-基于yolov8/yolov5/yolo11的农作物杂草检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一套基于深度学习的农作物杂草检测系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头等多种输入方式，可实现实时检测并可视化展示结果，同时具备检测结果保存功能。该系统通过无人机航拍和计算机视觉技术，能够精准识别农田杂草位置和覆盖范围，有效解决传统人工检测效率低、成本高的问题，为精准农业提供技术支持。文章还提供了完整的Python代码和使用指南，便于读者学习参考。
2025-09-05 15:14:57
865
原创 毕业项目推荐：82-基于yolov8/yolov5/yolo11的人体骨裂检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文摘要： 本文介绍了一套基于深度学习的人体骨裂检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头等多种输入方式，可自动识别骨裂类型、位置及程度，并生成辅助诊断报告。文章详细展示了系统功能，包括单张图片识别、文件夹批量处理、视频分析和实时摄像头检测，并提供了完整的Python代码和技术实现要点。该系统可有效解决传统人工阅片效率低、漏诊率高等问题，在骨科临床诊断中具有重要应用价值。
2025-09-05 12:32:31
1178
原创 毕业项目推荐：81-基于yolov8/yolov5/yolo11的SAR舰船检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的SAR舰船检测识别系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频和摄像头输入的实时检测，可识别舰船位置、类型及航行状态，并生成分布热力图与异常预警。创新点在于引入注意力机制优化模型性能，解决了传统SAR检测效率低、易受干扰等问题。系统采用Python与PyQt5开发，具备友好的UI界面，支持检测结果保存和导出，适用于海洋监管、渔业管理等场景。文章提供了完整代码和使用指南，便于读者学习和应用。
2025-09-05 12:12:21
950
原创 毕业项目推荐：80-基于yolov8/yolov5/yolo11的水面船舶检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的水面船舶检测识别系统，该系统利用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，可自动识别矿石船、集装箱船等6类船舶，并生成监管报告与风险预警。通过Python与PyQt5开发的UI界面，用户可便捷地进行单张图片、文件夹批量识别、视频解析及摄像头实时检测，检测结果可导出为xls格式。系统有效解决了传统人工监控效率低、响应滞后等问题，为水上交通监管和智慧航运提供了高效解决方案。文章还提供了完整的Pytho
2025-09-04 12:17:09
812
原创 毕业项目推荐：79-基于yolov8/yolov5/yolo11的钢筋检测计数系统（Python+卷积神经网络）
文章摘要： 本文介绍了一种基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11的钢筋检测计数系统，采用深度学习技术实现建筑施工中钢筋规格、数量、间距及排列平整度的自动化检测。系统通过计算机视觉和SE注意力机制提升检测精度，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并生成统计报告与偏差预警。相较于传统人工检测方法，该系统显著提高效率与准确性，降低结构安全隐患。文章详细展示了系统功能，包括单图识别、批量处理、视频分析、实时摄像头检测及结果导出，并提供了完整的Python代码和操作指南。该技术可广泛应用于建筑工程质量管控领域
2025-09-04 12:01:32
1140
原创 毕业项目推荐：77-基于yolov8/yolov5/yolo11的桃子病害检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的桃子病害检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等目标检测算法，结合SE注意力机制提升病害识别准确率。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，并提供了Python开发的PyQt5可视化界面，可导出检测结果（xls格式）。相比传统人工检测，该系统能高效识别桃褐腐病、桃穿孔病等病害，解决早期病斑漏检、巡检耗时等问题，降低桃园经济损失。文章包含完整代码和使用指南，适用于智慧农业场景中的果树病害防控。
2025-09-04 11:32:06
892
原创 毕业项目推荐：76-基于yolov8/yolov5/yolo11的风机叶片缺陷检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的风机叶片缺陷检测系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制，实现了对风机叶片裂纹、雷击损伤等缺陷的自动识别。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并具备结果导出功能。通过计算机视觉与无人机航拍技术，解决了传统人工检测效率低、风险高的问题，提升了风电运维的精准度和效率。文章还提供了Python代码和UI界面设计，便于实际应用与学习。
2025-09-04 11:17:50
707
原创 毕业项目推荐：75-基于yolov8/yolov5/yolo11的咖啡叶片病害检测识别系统（Python+卷积神经网络）
摘要： 本文介绍了一套基于深度学习的咖啡叶片病害检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11模型，结合SE注意力机制提升识别精度。系统支持图片、视频及实时摄像头输入的病害检测，具备UI界面，可直观展示结果并导出数据。针对咖啡种植中常见的叶锈病、炭疽病等，该系统能高效识别病害，助力精准防控，减少经济损失。文章提供了完整Python代码和详细使用指南，涵盖数据增强、模型优化等技术要点，适用于智慧农业场景。 关键词： 咖啡病害检测、YOLO、注意力机制、智慧农业、深度学习
2025-09-03 15:52:05
965
原创 毕业项目推荐：74-基于yolov8/yolov5/yolo11的垃圾桶垃圾溢出检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的垃圾桶垃圾溢出检测系统，该系统利用YOLOv8/YOLOv5等算法结合SE注意力机制，实现对垃圾桶垃圾溢出状态的实时检测与预警。系统支持图片、视频及摄像头输入的识别，并具备UI界面展示功能，可输出检测结果至Excel文件。文章提供了完整的Python代码和使用指南，展示了系统的核心功能，包括单张图片识别、文件夹批量识别、视频解析和摄像头实时检测等。该技术可有效提升城市垃圾清运效率，改善环境卫生管理。
2025-09-03 15:24:21
1127
原创 毕业项目推荐：73-基于yolov8/yolov5/yolo11的水面漂浮垃圾检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一套基于深度学习的水面漂浮垃圾检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，具备UI界面，可直观展示检测结果并支持数据导出。通过计算机视觉与无人机监测技术，该系统能自动识别垃圾类型、分布及密度，生成污染热力图，为水环境治理提供高效解决方案。文章提供了完整的Python代码和使用指南，适用于生态环保、水利管理等领域，助力提升水体污染监测与治理效率。
2025-09-03 14:54:07
724
原创 毕业项目推荐：72-基于yolov8/yolov5/yolo11的老鼠检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的老鼠检测系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，并具备UI界面，可直观显示检测结果。功能包括单图识别、文件夹批量识别、视频解析、摄像头实时检测以及结果导出等。该系统可应用于食品加工、仓储、市政等场景，有效解决传统鼠患检测效率低、覆盖不足的问题，为公共卫生防控提供智能化解决方案。
2025-09-03 14:13:28
649
原创 毕业项目推荐：71-基于yolov8/yolov5/yolo11的布料瑕疵检测识别系统（Python+卷积神经网络）
摘要 本文介绍了一种基于深度学习的布料瑕疵检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11等算法模型，结合SE注意力机制进行创新优化。系统通过Python和PyQt5开发，具备图片、视频及摄像头输入的实时检测功能，支持检测结果保存和导出。文章详细展示了系统的六大核心功能：单张图片识别、文件夹批量识别、视频文件解析、摄像头实时检测、结果文件导出及目标切换查看。该系统能有效解决传统人工检测效率低、标准不统一等问题，显著提升纺织行业的质检效率和产品合格率。文中提供了完整的技术实现方案和功能展示，为相关领域
2025-09-03 11:45:17
1010
原创 毕业项目推荐：70-基于yolov8/yolov5/yolo11的苹果成熟度检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了基于深度学习的苹果成熟度检测系统，涵盖YOLO系列模型（YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11）的应用，并创新性地引入SE注意力机制提升检测精度。系统采用Python和PyQt5开发，具备图片、视频和摄像头实时检测功能，支持检测结果可视化展示与导出（xls格式）。核心功能包括：单张图片识别、文件夹批量识别、视频文件解析、摄像头实时检测以及目标切换查看。通过计算机视觉技术实现苹果成熟度自动化分级，为农产品品质检测提供高效解决方案。项目提供完整代码和数据集资源，适用于农业智能化应用场景。
2025-09-02 17:03:35
1553
原创 毕业项目推荐：69-基于yolov8/yolov5/yolo11的轴承缺陷检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的轴承缺陷检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11算法，并创新性地集成了SE注意力机制，以提高检测精度。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，具备批量处理和数据导出功能（xls格式）。通过Python与PyQt5开发的交互界面，用户可直观查看检测结果。项目包含完整的代码和数据集，适用于工业设备维护，可有效识别磨损、裂纹等常见轴承缺陷，提升设备运行安全性和生产效率。核心功能包括单张图片识别、文件夹遍历、视频解析和摄像头实时检测。
2025-09-02 16:38:13
684
原创 毕业项目推荐：68-基于yolov8/yolov5/yolo11的水稻虫害检测识别系统（Python+卷积神经网络）
文章摘要 本文介绍了一种基于深度学习的水稻虫害检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法模型，并结合SE注意力机制提升检测精度。系统提供可视化UI界面，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，具备单张识别、批量处理、结果导出等功能。文章详细阐述了技术实现方案（Python+PyQt5+OpenCV）和应用场景，特别强调了该方案在解决传统人工巡查效率低、虫害隐蔽难识别等问题上的优势。系统可有效提升水稻种植的虫害防控精准度，保障粮食安全，附有完整代码和数据集资源供参考。
2025-09-02 13:50:51
907
原创 毕业项目推荐：67-基于yolov8/yolov5/yolo11的大棚黄瓜检测识别系统（Python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-09-02 12:33:31
604
原创 毕业项目推荐：66-基于yolov8/yolov5/yolo11的花卉检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的花卉检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，并创新性地引入SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频和摄像头输入的实时检测，具备UI界面，可直观展示检测结果并支持数据导出（xls格式）。项目提供了完整的Python代码和使用指南，适用于花卉品种识别、病害检测等农业应用场景，帮助提升花卉种植管理和产业价值。
2025-09-02 11:53:07
895
原创 毕业项目推荐：64-基于yolov8/yolov5/yolo11的蝴蝶种类检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一套基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11的蝴蝶种类检测识别系统，系统采用深度学习技术，结合SE注意力机制提升检测精度。项目提供完整的Python代码和UI界面，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并具备检测结果保存功能。系统可高效识别自然环境中的蝴蝶种类，为生态研究和保护决策提供技术支持。核心功能包括单张图片识别、批量文件夹识别、视频解析、摄像头实时检测及结果导出等，创新性地融合了注意力机制以提升模型性能。项目资源包含预训练模型和预处理数据集，便于快速部署应用。
2025-09-01 17:04:19
1243
原创 毕业项目推荐：60-基于yolov8/yolov5/yolo11的羊群计数统计系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一套基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11的羊群计数统计系统，该系统利用深度学习技术实现羊群的自动识别与数量统计。系统采用Python与PyQt5开发，具有UI界面，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并能保存检测结果。文章提供了完整的Python代码和使用指南，包含单张图片识别、文件夹批量识别、视频解析、摄像头实时检测等功能，并支持结果导出为xls格式。创新点在于添加了SE注意力机制以提高模型性能，适用于牧场管理、饲料配置优化等场景。
2025-09-01 16:41:45
750
原创 毕业项目推荐：59-基于yolov8/yolov5/yolo11的麦穗计数统计系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的麦穗计数统计系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频和摄像头输入的实时检测，具备单张图片识别、文件夹批量识别、结果导出等功能。通过Python与PyQt5开发的UI界面直观展示检测结果，可有效解决传统人工计数效率低、误差大的问题，为小麦产量预估提供精准数据支持。文中还提供了完整的Python代码和使用指南，方便读者学习实践。该系统在农业领域具有重要应用价值，能显著提升麦穗统计效率和准确性。
2025-09-01 15:06:02
867
原创 毕业项目推荐：52-基于yolov8/yolov5/yolo11的红绿灯检测识别系统（Python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-09-01 12:56:59
1069
原创 毕业项目推荐：51-基于yolov8/yolov5/yolo11的反光衣检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的反光衣检测识别系统，该系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，并具备检测结果保存功能。项目提供完整的Python代码和UI界面，包含单图识别、批量处理、视频解析、摄像头实时检测以及Excel结果导出等核心功能。该系统可应用于道路施工、电力检修等高危作业场景，有效提升人员安全防护水平。文中展示了各功能模块的界面效果，并提供了详细的技术实现方案和数据集信息。
2025-09-01 12:29:30
612
原创 毕业项目推荐：50-基于yolov8/yolov5/yolo11的危险驾驶检测识别系统（Python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-08-30 18:02:33
824
原创 毕业项目推荐：47-基于yolov8/yolov5/yolo11的焊缝质量检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了基于深度学习的焊缝质量检测识别系统，该系统利用YOLOv8、YOLOv5和YOLOv11等算法模型，结合注意力机制提升检测精度，支持图片、视频和摄像头实时检测。系统功能包括单张图片识别、批量文件夹检测、视频逐帧分析、摄像头实时识别以及结果导出为xls格式。通过计算机视觉技术，可自动识别焊缝缺陷（如裂纹、气孔等），有效解决传统人工检测效率低、主观性强的问题。项目提供完整的Python代码和UI界面，适用于工业制造领域的质量检测需求。
2025-08-30 17:41:27
739
原创 毕业项目推荐：45-基于yolov8/yolov5/yolo11的结核杆菌检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了基于深度学习的结核杆菌检测识别系统，该系统利用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11等算法模型，结合SE注意力机制，实现了高效、精准的结核杆菌检测。系统支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并具备结果导出功能。文章提供了完整的Python代码和使用指南，适用于医疗检测机构与疾控部门，可显著提升结核病诊断效率与准确性。 核心功能： 单张图片/文件夹批量识别 视频文件解析检测 摄像头实时识别 检测结果导出（xls格式） 创新点：SE注意力机制提升模型性能 技术栈：Python、PyQt5、Open
2025-08-29 19:47:30
841
原创 毕业项目推荐：44-基于yolov8/yolov5/yolo11的纸板缺陷检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一套基于深度学习的纸板缺陷检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。系统支持图片、视频、摄像头输入的实时检测，并具备批量处理、结果导出（xls格式）及目标切换查看功能。通过OpenCV和PyQt5实现交互式UI界面，适用于工业生产中的质量管控场景。文章提供了完整Python代码和使用指南，帮助读者快速掌握该技术。
2025-08-29 18:43:33
868
原创 毕业项目推荐：40-基于yolov8/yolov5/yolo11的面部口罩检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了基于深度学习的面部口罩检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测。系统通过添加SE注意力机制提升检测精度，并具备数据增强功能。提供完整的Python代码和UI界面（PyQt5开发），支持检测结果保存与导出（。功能包括：单张图片识别、文件夹批量识别、视频解析、摄像头实时检测等。适用于公共场所防疫管理，有效应对复杂光线、遮挡等检测挑战。
2025-08-29 17:40:58
725
原创 毕业项目推荐：33-基于yolov8/yolov5/yolo11的葡萄病害检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的葡萄病害检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，并创新性地加入SE注意力机制提升检测精度。系统具备图片、视频、摄像头实时检测功能，支持批量处理、结果导出及目标切换查看。通过Python与PyQt5开发的UI界面直观展示检测结果，可有效识别葡萄黑腐病等病害，帮助种植户及时防治。文章提供了完整代码和数据集资源，便于读者实践应用。该系统结合计算机视觉技术，为农业病害智能监测提供了高效解决方案。
2025-08-28 14:02:28
1022
原创 毕业项目推荐：29-基于yolov8/yolov5/yolo11的光伏板检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的光伏板检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11算法，并创新性地加入SE注意力机制增强模型性能。系统支持图片、视频和摄像头输入的实时检测，具备UI界面和结果导出功能（xls/csv格式）。核心功能包括：单张图片识别、批量文件夹检测、视频解析、实时摄像头识别以及检测目标切换查看。该系统可有效识别光伏板表面的各类缺陷（如划痕、隐裂、热斑等），提升光伏电站运维效率。文章提供了完整的Python代码和使用指南，适用于计算机视觉在新能源领域的应用研究。
2025-08-28 11:07:10
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1
原创 毕业项目推荐：28-基于yolov8/yolov5/yolo11的电塔危险物品检测识别系统（Python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-08-27 17:48:39
829
原创 毕业项目推荐：27-基于yolov8/yolov5/yolo11的电塔缺陷检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一款基于深度学习的电塔缺陷检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测。系统使用Python与PyQt5开发，具有直观的UI界面，可实现检测结果保存与导出（xls格式）。文章提供了完整的Python代码和使用指南，适用于电力设备巡检、运行维护等场景。创新点在于添加了SE注意力机制，提升模型性能。系统功能包括单张图片识别、文件夹批量识别、视频解析、摄像头实时检测等，并支持结果切换查看。
2025-08-27 17:27:36
988
原创 毕业项目推荐：22-基于yolov8/yolov5/yolo11的桃子成熟度检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的桃子成熟度检测识别系统，支持实时分类为成熟、未成熟两种状态。系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法模型，结合SE注意力机制提升检测精度。通过OpenCV进行图像预处理，基于PyQt5开发了可视化界面，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测，并可将结果导出为xls格式。文章概述了系统的核心功能，包括单图识别、批量处理、视频解析、摄像头实时检测等，并提供了完整的Python代码和使用指南。该系统可应用于农业自动化分拣，提高效率并降低成本。
2025-08-27 14:04:32
1219
原创 毕业项目推荐：21-基于yolov8/yolov5/yolo11的番茄病害检测识别系统（Python+卷积神经网络）
基于深度学习的番茄病害检测识别系统 摘要：本文介绍了一种基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法的番茄病害检测识别系统，采用计算机视觉和深度学习技术实现自动识别。系统支持SE注意力机制增强模型性能，具备图片、视频和摄像头实时检测功能，并配备PyQt5开发的用户界面。展示了单图识别、批量处理、视频解析和结果导出等核心功能，可有效识别晚疫病、白粉病等常见病害，为农业病害监测提供智能化解决方案。系统采用Python实现，代码开源，便于二次开发和应用推广。
2025-08-27 13:36:40
633
原创 毕业项目推荐：20-基于yolov8/yolov5/yolo11的鱼类检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于YOLOv8/YOLOv5/YOLO11深度学习模型的水生生物检测识别系统，该系统具有UI界面，支持对图片、视频及摄像头输入的实时检测。系统创新性地加入了SE注意力机制，提高了检测精度。功能包括单张图片识别、文件夹批量识别、视频识别、摄像头实时识别、结果导出（xls格式）以及目标切换查看。项目采用Python 3.8.10开发，依赖PyQt5图形界面框架，并提供了完整的代码资源和使用指南。该系统可广泛应用于水产养殖、渔业资源监控等领域，具有较高的实用价值。
2025-08-26 17:02:20
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原创 毕业项目推荐：18-基于yolov8/yolov5/yolo11的烟雾检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的烟雾检测识别系统，支持图片、视频及摄像头输入的实时检测。系统采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11等算法，并创新性地加入SE注意力机制提升检测精度。功能包括单张图片识别、文件夹批量检测、视频解析、摄像头实时识别，以及结果导出为xls/csv格式。系统使用Python与PyQt5开发，具有直观的UI界面，可高效检测烟雾位置并标记。文章提供了完整代码和使用指南，适用于消防安全等场景。
2025-08-26 16:36:33
707
原创 毕业项目推荐：13-基于yolov8/yolov5/yolo11的柠檬品质检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一个基于深度学习的柠檬品质检测系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLO11算法，支持SE注意力机制创新点。系统具备图片、视频、摄像头实时检测功能，并带有PyQt5开发的UI界面，可导出检测结果（xls/cvs格式）。项目提供完整Python代码和数据集，环境基于Python 3.8.10，依赖OpenCV等库，适用于食品质量检测场景，有效提升传统人工检测效率。
2025-08-26 15:47:29
1322
原创 毕业项目推荐：04-基于yolov8/yolov5/yolo11的鸟类检测识别系统（Python+卷积神经网络）
本文介绍了一种基于深度学习的鸟类检测识别系统，采用YOLOv8/YOLOv5/YOLOv11算法，结合SE注意力机制优化模型性能。系统支持图片、视频及摄像头输入，具备实时检测与结果可视化功能，同时提供检测结果导出（xls/csv格式）。开发环境基于Python 3.8.10和PyQt5框架，使用OpenCV实现图像处理，支持数据增强技术提升模型鲁棒性。系统创新性地融合了注意力机制，显著提升了鸟类识别准确率，为生态调查提供高效自动化解决方案。
2025-08-25 17:15:23
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原创 毕业项目推荐：基于yolov8/yolov5/yolo11的田间杂草检测识别系统（python+卷积神经网络）
项目中所用到的算法模型和数据集等信息如下：算法模型：yolov8yolov8 + SE注意力机制或yolov5yolov5 + SE注意力机制或yolo11yolo11 + SE注意力机制数据集：网上下载的数据集，格式都已转好，可直接使用。以上是本套代码算法的简单说明，添加注意力机制是本套系统的创新点。全新SOTA模型YOLOv8 提供了全新的最先进（SOTA）的模型，包括P5 640和P6 1280分辨率的目标检测网络，同时还推出了基于YOLACT的实例分割模型。
2025-03-04 14:21:12
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空空如也
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