AI研究者手札_社区达人页

2025年09月

• 09.25 18:08:03
  发表了文章 2025-09-25 18:08:03

  面向古籍版面数字化识别应用研究—基于HisDoc-DETR模型深入剖析

  针对古籍版面复杂、文字稀疏、数据稀缺等难题，合合信息与华南理工大学联合提出HisDoc-DETR模型。该框架融合Transformer全局建模与CNN局部特征提取优势，创新引入语义关系学习、双流特征融合及GIoU感知预测头三大模块，显著提升古籍逻辑与物理结构的识别精度，在SCUT-CAB数据集上性能超越主流方法，为古籍数字化、知识库构建与文化遗产传播提供强有力的技术支撑。

  
• 09.21 11:43:44
  发表了文章 2025-09-21 11:43:44

  基于YOLOv8的人体多姿态行为识别系统(站立、摔倒、坐姿、深蹲与跑步)｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  本项目基于YOLOv8深度学习模型，实现了一个多姿态行为识别系统，能够精准地识别站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步等行为。项目的核心内容包括完整的YOLOv8训练代码、标注数据集、预训练权重文件、部署教程和PyQt5界面，提供了一套从数据收集到最终部署的完整解决方案。

  
• 09.19 00:00:21
  发表了文章 2025-09-19 00:00:21

  YOLOv8+PyQt5睡岗状态智能检测平台搭建 | 睡觉行为自动监控系统【开箱即用】

  在本项目中，我们利用YOLOv8模型进行睡觉和睡岗状态检测。项目的核心功能是通过训练YOLOv8来识别不同的状态（如“睡觉”和“睡岗”）。同时，系统还提供了完整的PyQt5界面，用户可以在界面上查看实时检测结果，并且系统支持开箱即用，可以直接进行部署。
• 09.16 23:22:16
  发表了文章 2025-09-16 23:22:16

  基于YOLOv8的跨越围栏/翻墙行为识别项目｜开箱即用全流程源码

  本项目基于YOLOv8目标检测模型和PyQt5图形界面工具，成功实现了翻越攀爬围栏和翻墙行为的智能检测系统。通过集成YOLOv8的高效目标检测能力和PyQt5的易用界面，本系统能够准确识别不同场景中的翻越行为，并提供多种输入方式（图片、视频、文件夹、摄像头）进行实时检测，满足多种应用需求。
• 09.14 23:37:45
  发表了文章 2025-09-14 23:37:45

  基于YOLOv8的粉尘污染检测识别｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  随着工业化的快速发展，粉尘污染成为了环境监测和工业安全中必须关注的问题。传统的粉尘检测方法往往依赖人工采样和实验室分析，周期长、成本高。基于计算机视觉的自动化粉尘检测系统能够实时、准确地监控环境，从而极大提高安全和管理效率。本项目基于最新的YOLOv8算法，实现了粉尘污染检测与识别，并提供完整源码、数据集和可视化界面，实现开箱即用。

  
• 09.12 16:28:08
  发表了文章 2025-09-12 16:28:08

  基于YOLOv8的猪的生活行为识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  在现代养殖业中，如何高效、准确地监测猪的生活行为，是提升生产效率与健康管理的关键。借助深度学习与计算机视觉，本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 可视化界面，实现了对猪只 饮水、进食、休息、无行为状态 等 12 种行为的自动识别与可视化展示。 项目开箱即用，支持 图片、文件夹、视频、实时摄像头 多种输入方式，并配套完整的训练流程、部署教程和源码数据集，方便二次开发与快速落地。
• 09.12 01:24:20
  发表了文章 2025-09-12 01:24:20

  猪在日常饲养环境行为数据集（3000 张图片已划分、已标注）| 适用于目标检测任务

  本 猪在日常饲养环境行为数据集（3000 张图片已划分、已标注），在数据规模、类别覆盖与标注精度方面均具有较高的实用性。它不仅为智能养殖系统的研究与应用提供了坚实的数据基础，也为学术研究者探索农业人工智能提供了重要资源。
• 09.11 17:40:05
  发表了文章 2025-09-11 17:40:05

  基于YOLOv8的反光衣服检测识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  本项目利用YOLOv8实现了反光衣服检测与识别，通过摄像头或视频输入，可以实时识别人员所穿衣物是否为反光衣服，适用于工地安全监管、交通巡逻、夜间施工安全防护等场景。

  
• 09.10 23:42:35
  发表了文章 2025-09-10 23:42:35

  基于YOLOv8的鸟类智能识别系统设计与实现

  鸟类是生态系统中非常重要的物种，对生物多样性保护和生态研究具有重要意义。 传统的鸟类识别需要人工观察与分类，不仅效率低，而且容易受限于专家经验。 随着深度学习的发展，基于 YOLOv8 的鸟类检测系统 能够在自然场景中高效、准确地完成多物种识别，为生态监测、科研和教育提供有力工具。

  
• 09.09 20:03:06
  发表了文章 2025-09-09 20:03:06

  基于YOLOv8的打架斗殴暴力行为智能识别项目源码（目标检测）

  本系统结合 YOLOv8检测模型 与 PyQt5界面工具，不仅提供完整训练流程，还支持自定义数据集训练，帮助用户快速搭建 开箱即用的打架斗殴行为识别系统。

  
• 09.09 18:41:58
  发表了文章 2025-09-09 18:41:58

  白血病细胞检测系统（YOLOv8+PyQt5）源码分享

  本项目基于 YOLOv8 搭建了一个白血病细胞识别系统，并通过 PyQt5 图形界面 实现了可视化操作，涵盖了从 模型训练、推理检测到界面化应用 的完整流程。与传统的人工观察相比，该系统能够显著提升细胞识别的 效率与准确性，并为科研人员和医学教学提供了便捷工具。
• 09.08 02:02:06
  发表了文章 2025-09-08 02:02:06

  基于YOLOv8的铁轨旁的危险行为识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  本项目基于 YOLOv8 构建了一个针对 铁轨旁危险行为（坐着、睡觉、站着、走路） 的实时识别系统，完整实现了 数据集构建、模型训练、权重生成、推理检测 到 PyQt5图形化界面部署 的闭环流程。

  
• 09.08 01:55:48
  发表了文章 2025-09-08 01:55:48

  基于YOLOv8的电瓶车/电动车识别项目｜完整源码数据集+PyQt5界面+完整训练流程+开箱即用！

  本项目基于 YOLOv8 和 PyQt5，成功实现了电瓶车/电动车的自动识别系统，包含从模型训练到图形界面部署的完整流程。通过YOLOv8的强大目标检测能力和PyQt5的易用图形界面
• 09.07 13:17:18
  发表了文章 2025-09-07 13:17:18

  人体跌倒识别检测项目｜全流程源码+数据集+可视化界面+一键训练部署

  本项目基于 YOLOv8 模型和 PyQt5 图形界面工具，构建了一个 人体跌倒识别系统，旨在通过计算机视觉技术监测老年人等群体的跌倒行为。项目提供了完整的 源码、数据集、训练流程、以及开箱即用的检测程序，确保用户能够快速搭建并部署自己的跌倒识别系统。

  
• 09.07 01:51:11
  发表了文章 2025-09-07 01:51:11

  最全DIY嵌入式智能手表 | STM32可编程多功能手表 [开源分享]

  随着技术的不断进步和用户需求的不断变化，这款STM32可编程多功能手表有着广阔的发展潜力。未来，我们可以加入更多的传感器模块，如心率传感器、温湿度传感器等，进一步扩展手表的功能，提升其在健康监测、运动跟踪等领域的应用。同时，通过开源平台的支持，开发者可以贡献自己的创意和代码，推动手表功能的持续创新与优化。

  
• 09.06 23:00:51
  发表了文章 2025-09-06 23:00:51

  基于YOLOv8的恶性疟原虫自动识别与检测系统 | 源码+数据集

  本项目集成了 YOLOv8目标检测模型 与 PyQt5图形化界面工具，实现对医学图像中 恶性疟原虫目标的快速识别。系统支持多种输入类型，运行便捷，并提供完整训练代码与部署教程，适合AI初学者与科研人员开箱即用、快速上手，助力医学图像智能化发展。

  
• 09.04 20:40:59
  发表了文章 2025-09-04 20:40:59

  高质量人体检测与行人识别数据集-千张标注图片全解析已标注(目标检测任务数据集)分享

  在计算机视觉和人工智能的发展浪潮中，人体检测与行人识别 是一个极具应用价值和研究意义的方向。从智能监控到自动驾驶，从智慧城市到公共安全，人体检测数据集的质量与规模往往直接决定了算法模型的性能。本文将围绕一个包含 上千张图片、已完成划分与标注 的 人体检测、行人识别数据集 展开介绍，帮助研究者和开发者快速了解该数据集的特点、优势及其适用场景。
• 09.04 12:59:35
  发表了文章 2025-09-04 12:59:35

  目标检测数据集 — 田间杂草检测数据集（4000张图片已划分、已标注）

  未来，随着数据量的进一步扩充，可以细分更多类别，如不同种类的杂草与不同生长阶段的作物，从而实现更精细化的识别与管理。通过该数据集，研究人员与开发者可以为 农业现代化与智慧农业 提供坚实的数据基础，加速农业 AI 技术在实际生产中的落地。
• 09.03 02:43:41
  发表了文章 2025-09-03 02:43:41

  基于YOLOv8的输电通道隐患检测系统：精准识别气球、风筝、鸟巢与垃圾【含完整训练源码+部署教程】

  本项目构建了一个完整的 YOLOv8输电通道隐患检测系统，实现对气球、风筝、鸟巢、垃圾等典型空中异物的精准识别，适用于输电线路的无人机巡检、安监辅助等实际场景。

  

2025年08月

• 08.31 15:15:44
  发表了文章 2025-08-31 15:15:44

  基于YOLO的钢筋目标检测系统 | 钢筋计数识别与检测【完整源码+部署】

  本项目围绕建筑行业中常见的钢筋识别与计数问题，基于先进的 YOLOv8 深度学习模型，构建了一个高效、稳定、可视化的智能检测系统。项目不仅实现了多场景支持（图片、视频、实时流）与目标自动计数，还通过 PyQt5 提供了友好的用户交互界面，极大地降低了使用门槛。结合完整的训练流程、可复用的数据集与权重，系统具备良好的扩展性与工程适配能力，适合教学科研、施工监控与智能运维等多类应用场景。未来，该系统也可进一步拓展为多类建材检测平台，为智能工地提供视觉 AI 支撑。

  
• 08.30 17:05:30
  发表了文章 2025-08-30 17:05:30

  基于YOLOv8的X光安检图像智能检测系统：八类违禁品/可疑物精准识别与实战部署

  本项目基于最新的YOLOv8深度学习模型，构建了一套轻量、高效、可视化的 X光安检图像智能检测系统，可精准识别电池、刀具、打火机等八类常见违禁品/可疑物，结合图形界面，支持一键识别与部署，大幅提升安检自动化水平。
• 08.28 00:21:20
  发表了文章 2025-08-28 00:21:20

  基于STM32的人体健康监测系统设计与实现（温度、心率、老人摔倒检测）【开源免费】

  本文介绍了一个基于 STM32 微控制器 的健康监测系统，涵盖了 温度采集、心率监测、跌倒检测 等核心功能，并通过蓝牙实现数据传输与报警提醒。该系统在家庭养老、运动监控、医疗健康等场景具有广阔的应用前景。未来可以结合 AI+物联网 技术，进一步提升智能化和实用性。
• 08.28 00:02:23
  发表了文章 2025-08-28 00:02:23

  基于YOLOv8的无人机交通监控-十类城市交通场景目标精准识别【含完整训练源码+部署教程】

  我们不仅提供了完整的训练代码和推理脚本，还设计了图形化操作界面，极大降低了使用门槛，使得从模型训练到实际部署真正实现“零代码可视化操作”。此外，附带的数据集、训练权重及部署教程可帮助用户快速上手并完成自定义优化。
• 08.27 23:55:21
  发表了文章 2025-08-27 23:55:21

  交通标识与信号灯数据集（1000张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测任务

  在智能驾驶与智慧交通的研究中，交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练，本数据集提供了 1000张交通场景图片，并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。

  
• 08.27 01:46:27
  发表了文章 2025-08-27 01:46:27

  基于STM32的智能送餐柜项目实战教程【开源免费】

  随着智能餐饮和自动化服务的发展，智能送餐柜成为餐饮、企事业单位、校园食堂等场景的理想解决方案。本文将以STM32单片机为核心控制器，介绍一个完整的智能送餐柜设计方案，包括硬件架构、软件实现、功能设计以及优化思路，帮助开发者快速理解并实现类似项目。
• 08.27 01:03:45
  发表了文章 2025-08-27 01:03:45

  基于 STM32 的睡眠质量检测仪设计与实现【开源免费】

  在当今快节奏的生活方式下，越来越多的人面临 失眠、睡眠不足、深度睡眠时间偏短 等健康问题。良好的睡眠不仅是缓解疲劳的关键，更是维持身体免疫力和心理健康的重要保障。传统的睡眠质量检测往往依赖昂贵的医疗设备或专业睡眠实验室，而这些方式成本高、使用不便，不适合日常监测。

  
• 08.26 23:48:26
  发表了文章 2025-08-26 23:48:26

  基于STM32的垃圾分类项目设计与实现【开源免费】

  基于 STM32 的垃圾分类项目展示了如何使用微控制器、传感器和机械控制单元来实现自动化的垃圾分类。通过合理的硬件选型和模块化的软件设计，系统能够高效地完成垃圾的分类和投放任务。随着技术的发展，这样的智能垃圾分类系统将有助于提高垃圾分类的效率，为环境保护贡献力量。
• 08.26 23:27:59
  发表了文章 2025-08-26 23:27:59

  PCB电路板缺陷检测数据集（近千张图片已划分、已标注）| 适用于YOLO系列深度学习检测任务【数据集分享】

  在现代电子制造中，印刷电路板（PCB）是几乎所有电子设备的核心组成部分。随着PCB设计复杂度不断增加，人工检测PCB缺陷不仅效率低，而且容易漏检或误判。因此，利用计算机视觉和深度学习技术对PCB缺陷进行自动检测成为行业发展的必然趋势。

  
• 08.25 00:18:03
  发表了文章 2025-08-25 00:18:03

  河道塑料瓶识别标准数据集 | 科研与项目必备（图片已划分、已标注）| 适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加，河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型，不仅破坏水体景观，还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高，难以满足实时监控与治理的需求。
• 08.24 23:55:40
  发表了文章 2025-08-24 23:55:40

  7种交通场景数据集（千张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天，如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素，对道路安全与交通效率具有直接影响。然而，真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战，使得视觉识别与检测任务难度显著增加。
• 08.23 02:29:25
  发表了文章 2025-08-23 02:29:25

  坐姿标准好坏姿态数据集（图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  坐姿标准好坏姿态数据集的发布，填补了计算机视觉领域在“细分健康行为识别”上的空白。它不仅具有研究价值，更在实际应用层面具备广阔前景。从青少年的健康教育，到办公室的智能提醒，再到驾驶员的安全监控和康复训练，本数据集都能发挥巨大的作用。

  
• 08.23 02:12:47
  发表了文章 2025-08-23 02:12:47

  单车、共享单车已标注数据集（图片已划分、已标注）｜适用于深度学习检测任务【数据集分享】

  数据是人工智能的“燃料”。一个高质量、标注精准的单车与共享单车数据集，不仅能够推动学术研究的进步，还能为智慧交通、智慧城市的建设提供有力支撑。 在计算机视觉领域，研究者们常常会遇到“数据鸿沟”问题：公开数据集与真实业务需求之间存在不匹配。本次分享的数据集正是为了弥补这一不足，使得研究人员与工程师能够快速切入单车检测领域，加速模型从实验室走向真实应用场景。
• 08.22 01:23:46
  发表了文章 2025-08-22 01:23:46

  火灾火焰识别数据集（2200张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  在人工智能和计算机视觉的快速发展中，火灾检测与火焰识别逐渐成为智慧城市、公共安全和智能监控的重要研究方向。一个高质量的数据集往往是推动相关研究的核心基础。本文将详细介绍一个火灾火焰识别数据集，该数据集共包含 2200 张图片，并已按照 训练集（train）、验证集（val）、测试集（test） 划分，同时配有对应的标注文件，方便研究者快速上手模型训练与评估。

  
• 08.21 23:42:03
  发表了文章 2025-08-21 23:42:03

  基于STM32单片机的智能晾衣架设计与实现【开源免费】

  随着智能家居的发展，传统晾衣架已经难以满足现代家庭对便捷、智能化的需求。基于STM32单片机的智能晾衣架能够实现自动升降、光照检测、风干控制、远程控制等功能，为家庭用户提供更智能、更舒适的晾晒体验。本项目以STM32F103C8T6为核心控制器，通过电机驱动模块、光照传感器、温湿度传感器、蓝牙/Wi-Fi通信模块，实现晾衣架的自动化与远程控制。

  
• 08.21 23:26:43
  发表了文章 2025-08-21 23:26:43

  基于STM32和OLED的小恐龙游戏项目设计与实现【免费开源】

  小恐龙游戏最初是作为浏览器离线小游戏而广为人知，其简单的操作与生动的画面使其深受用户喜爱。本项目将经典的小恐龙跳跃游戏移植到嵌入式平台上，使用STM32微控制器作为核心控制器，OLED屏幕进行显示，搭配按键或触摸实现用户交互。通过本项目，既可以体验游戏开发在嵌入式系统上的实现方式，又能掌握STM32 GPIO、定时器、OLED驱动、按键扫描及简单动画实现技术。

  
• 08.21 22:42:32
  发表了文章 2025-08-21 22:42:32

  基于STM32和FreeRTOS的实时天气系统设计与实现【免费开源】

  随着物联网（IoT）技术的发展，实时数据监测系统逐渐成为日常生活和工业环境中不可或缺的组成部分。其中，气象监测系统不仅可以提供温度、湿度、天气状况等信息，还可以通过数据分析为农业、城市管理和个人生活提供智能化建议。本项目以STM32F407为核心控制器，结合FreeRTOS实时操作系统和ESP8266 Wi-Fi模块，实现一套高可靠、实时更新的智能气象监测系统。同时，系统集成了计时功能，通过串口屏将实时数据可视化展示，为用户提供直观的操作体验。

  
• 08.21 22:22:32
  发表了文章 2025-08-21 22:22:32

  基于STM32和FreeRTOS的智能手环项目设计与实现【免费开源】

  随着可穿戴设备的普及，智能手环逐渐成为健康管理、运动监测和生活便捷的重要工具。本项目旨在设计一款基于STM32微控制器和FreeRTOS实时操作系统的智能手环，具备心率监测、运动计步、睡眠分析以及蓝牙通信功能。通过FreeRTOS实现多任务调度，提高系统响应效率和资源利用率，同时保证低功耗设计，延长手环续航。

  
• 08.21 22:10:00
  发表了文章 2025-08-21 22:10:00

  基于STM32和ESP8266的智慧考勤系统设计与实现【免费开源】

  本文介绍了一个基于 STM32F103ZET6 + ESP8266 Mesh 的智慧考勤系统，涵盖了硬件架构、软件设计、网络组网、服务器端实现与数据导出。该系统不仅实现了考勤自动化，还支持多点分布式部署，具有良好的扩展性与应用价值。
• 08.21 18:47:57
  发表了文章 2025-08-21 18:47:57

  基于YOLOv8的铁路工人安全作业检测系统｜精准识别反光背心与安全帽

  本项目集成了 YOLOv8 工业目标检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了对铁路工人穿戴安全装备（如反光背心与安全帽）的自动检测与预警。

  
• 08.21 01:08:20
  发表了文章 2025-08-21 01:08:20

  基于YOLOv8的无人机航拍树木目标检测系统｜精准识别【含完整训练源码+部署教程】

  本项目基于YOLOv8构建了一个支持无人机航拍图像的棕榈树目标检测系统，兼具高精度识别能力与友好的图形化交互界面。通过结合PyQt5，实现了图片、视频、摄像头等多种输入方式的检测体验，极大提升了项目的实用性与可扩展性。

  
• 08.19 18:36:09
  发表了文章 2025-08-19 18:36:09

  102类农业害虫数据集（20000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  在现代农业发展中，病虫害监测与防治 始终是保障粮食安全和提高农作物产量的关键环节。传统的害虫识别主要依赖人工观察与统计，不仅效率低下，而且容易受到主观经验、环境条件等因素的影响，导致识别准确率不足。
• 08.19 15:18:56
  发表了文章 2025-08-19 15:18:56

  道路表面缺陷数据集（裂缝/井盖/坑洼）（6000张图片已划分、已标注）｜适用于YOLO系列深度学习分类检测任务【数据集分享】

  随着城市化与交通运输业的快速发展，道路基础设施的健康状况直接关系到出行安全与城市运行效率。长期高强度的使用、气候变化以及施工质量差异，都会导致道路表面出现裂缝、坑洼、井盖下沉及修补不良等缺陷。这些问题不仅影响驾驶舒适度，还可能引发交通事故，增加道路养护成本。

  
• 08.19 11:44:36
  发表了文章 2025-08-19 11:44:36

  恶疟原虫目标检测数据集（2700张图片已划分、已标注）【数据集分享】

  本数据集为 恶性疟原虫目标检测 提供了一个完整且高质量的基础，涵盖了显微镜下典型的细胞图像，并配备了标准化的 YOLO 格式标注，便于快速上手深度学习模型训练。研究人员和开发者无需从零开始标注和清洗数据，即可直接将其应用于 YOLOv5、YOLOv8、11、Faster R-CNN、Detectron2 等主流目标检测框架，极大缩短了实验周期。
• 08.19 10:42:17
  发表了文章 2025-08-19 10:42:17

  面向海洋保护的YOLOv8水下垃圾分类检测系统｜含训练与部署代码

  本项目围绕海洋环境保护问题，构建了一个基于 YOLOv8 的水下垃圾目标检测系统，具备良好的实用性与可扩展性。系统集成了自定义数据训练、图形界面封装、实时检测展示等多个关键模块，能够有效识别和分类 12 类典型水下垃圾。

  
• 08.18 21:29:49
  发表了文章 2025-08-18 21:29:49

  基于YOLOv8的智能鼠类目标检测系统 | 室内外老鼠自动识别与追踪【含完整训练源码+部署教程】

  在城市环境、食品工厂、仓储物流以及实验室等场景中，老鼠（鼠类）检测需求逐渐增加。传统的红外检测或人工排查手段存在成本高、误报多、实时性差的问题。本项目结合深度学习中的YOLOv8目标检测算法，训练了专门用于识别“老鼠”目标的模型，可快速部署至视频监控系统、摄像头终端、图像分析平台等环境中，真正实现实时、高效、准确的鼠类识别，为智能化鼠害防控系统提供核心技术支撑。