基于yolov8的深度学习水果识别检测系统
在农业现代化与消费升级背景下，基于YOLOv8的水果智能检测系统应运而生。该系统利用计算机视觉技术，实现高效、精准的水果识别与分级，广泛应用于生产、流通与零售环节，显著提升分拣效率、降低人工成本，并推动农业智能化发展。
基于yolov8深度学习的裂缝检测系统
本研究基于YOLOv8深度学习模型，针对基础设施裂缝检测需求，提出高效、精准的自动化检测方案。融合计算机视觉与Python技术，构建轻量化、可部署的智能系统，提升检测效率与准确性，推动桥梁、道路等结构安全维护的智能化发展，兼具安全、经济与社会效益。
基于 YOLOv8 的交通标识与设施识别系统（含完整源码）
基于YOLOv8的交通标识识别系统，实现对人行横道、限速、停车、信号灯等目标的高精度检测。支持图像、视频、摄像头输入，集成PyQt5可视化界面，提供完整源码、模型权重与数据集。适用于智能交通、自动驾驶等场景，具备良好扩展性与工程落地价值。
基于深度学习的河道垃圾检测系统设计（YOLOv8）
本项目基于YOLOv8设计河道塑料瓶智能检测系统，融合深度学习与PyQt5界面开发，实现图像、视频及实时摄像头输入下的垃圾识别。具备高精度、实时性强、操作简便等优点，支持模型训练、推理与结果可视化，推动AI在环保治理中的工程化应用，助力河道环境智能监测与可持续管理。
基于yolov8的深度学习垃圾分类检测系统
本研究针对传统垃圾分类效率低、准确率不高等问题，提出基于YOLOv8与Python的深度学习检测系统。通过构建高质量标注数据集，利用YOLOv8强大的目标检测能力，实现垃圾的快速精准识别，提升分类自动化水平，助力环境保护与资源回收。
基于YOLOV8+Pyqt5的番茄成熟度检测系统
本研究基于YOLOv8与PyQt5构建番茄成熟度智能检测系统，利用深度学习实现精准、高效识别。系统可实时检测番茄未熟、成熟与过熟状态，提升采摘效率与果实品质，推动农业智能化发展，具有重要应用价值。
