基于 YOLO26 的跌倒检测预警系统 | 附完整源码分享
本项目基于轻量级YOLO26n模型，打造端到端跌倒检测预警系统，专为智慧养老与独居监护设计。支持图片、视频、摄像头及批量输入，Streamlit界面开箱即用，CPU单帧推理<100ms，隐私离线部署。精准识别“跌倒”单类目标（mAP@0.5达0.848），实现7×24实时告警，助力抢占黄金抢救时间。（239字）
集装箱损伤检测数据集 | 7731张YOLO港口验箱数据集
本数据集含7731张YOLO格式标注图像（train/val/test=6331/933/467），专注集装箱凹陷、破洞、变形、锈蚀等单类别损伤检测，覆盖真实港口多角度、多光照、多尺度场景，适配YOLOv5-v12等主流模型，助力智慧港口验箱与残损鉴定。
红外热成像目标检测数据集 | 10226张YOLO夜间感知数据集
本数据集含10226张YOLO格式红外热成像图像（train/val/test=8860/1365/1），专注夜间低光场景，标注自行车、汽车、行人三类目标。依托热辐射成像，不受黑暗、雾霾、逆光影响，适用于车载夜视、安防巡检及跨模态融合研究，兼容YOLOv5-v12等主流模型。（239字）
身份证读卡与人脸抓拍的时序：先证后人，还是两人并行
鸿蒙人证比对“感觉慢”，主因非模型，而在交互时序：读卡、取流、活体、推理的执行顺序与失败回滚机制。需严格定义会话（含session_id、时间戳、特征哈希等），避免“证已读、脸是下一人”的串单问题。
苹果好坏检测数据集 | 4800张YOLO水果分拣数据集
本数据集含约4800张YOLO格式标注图像，专注苹果品质二分类检测（正常/腐烂），覆盖果园、分拣线、仓储等真实场景，正负样本均衡，腐烂程度多样，适配YOLOv5-v12等主流模型，适用于自动分拣、质检与农业视觉研究。（239字）
