基于YOLOv8的包装箱纸板破损缺陷识别项目
本项目集成了 YOLOv8纸板破损缺陷检测模型 与 PyQt5图形界面工具，支持对工厂包装纸箱表面出现的多种破损瑕疵（如撕裂、压痕、孔洞等）进行快速准确识别。检测逻辑精准，界面操作便捷，适用于工厂自动质检、流水线布控系统等实际场景。提供完整训练流程与数据，开箱即用、部署无门槛，适合AI新手和工业视觉开发者学习与二次开发。
基于YOLOv8的有无戴安全帽检测识别项目
本项目通过集成 YOLOv8 强大的目标检测能力与 PyQt5 的可视化界面，构建了一个 实用性强、易于部署、安全帽自动识别系统。无论是单张图片、视频监控，还是实时摄像头输入，该系统均可稳定工作，准确判断佩戴与未佩戴状态，极大减轻了传统人工巡查压力。
基于深度学习的YOLO框架的7种交通场景识别项目系统【附完整源码+数据集】
在智慧交通和智能驾驶日益普及的今天，准确识别复杂交通场景中的关键元素已成为自动驾驶系统的核心能力之一。传统的图像处理技术难以适应高动态、复杂天气、多目标密集的交通环境，而基于深度学习的目标检测算法，尤其是YOLO（You Only Look Once）系列，因其检测速度快、精度高、可部署性强等特点，在交通场景识别中占据了重要地位。