基于深度学习的农业虫害自动识别系统：YOLOv8 的完整工程
本项目基于YOLOv8构建了覆盖102类害虫的智能识别系统，融合深度学习与PyQt5图形界面，支持图片、视频、摄像头等多源输入，实现虫害精准检测与实时可视化。具备高精度（mAP@0.5 > 90%）、易部署、操作友好等特点，适用于农田监测、温室预警等智慧农业场景，推动AI技术在农业领域的工程化落地。
基于计算机视觉的鸟类数量统计技术原理解析
在鸟类识别中，大规模、密集鸟群的准确计数极具挑战。传统检测方法（如YOLO）难以应对高密度场景，主流方案转向**目标检测跟踪**与**密度估计**两大路线。前者逐只识别追踪，适用于稀疏场景；后者通过点标注生成密度图，直接回归总数，更高效精准，适合万级鸟群统计。实际应用常结合两者，辅以多尺度拍摄与无人机巡航，实现“总数+物种+行为”综合监测。
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