AI大王Alex_个人页

2025年12月

• 12.28 23:22:10
  发表了文章 2025-12-28 23:22:10

  基于 YOLOv8 的驾驶员疲劳状态识别系统实战（含完整源码与可视化界面）

  基于YOLOv8的驾驶员疲劳识别系统，通过检测闭眼、打哈欠等行为，实现疲劳状态实时预警。结合PyQt5开发可视化界面，支持图片、视频及摄像头输入，操作简便，可广泛应用于智能驾驶与安全监控，项目含完整源码与模型，开箱即用。
• 12.28 23:07:21
  发表了文章 2025-12-28 23:07:21

  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。
• 12.28 00:17:44
  发表了文章 2025-12-28 00:17:44

  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。
• 12.28 00:10:00
  发表了文章 2025-12-28 00:10:00

  从人工目检到 AI 质检-YOLOv8 驱动的 PCB 缺陷检测系统【完整源码】

  本项目基于YOLOv8打造全自动PCB缺陷检测系统，涵盖缺孔、短路等六类常见缺陷。采用PyTorch+PyQt5构建端到端应用，支持图片、视频及实时摄像头检测，提供完整源码、模型权重与数据集，助力工业质检智能化升级。

  
• 12.25 21:16:05
  发表了文章 2025-12-25 21:16:05

  基于 YOLOv8 的智能火灾识别系统设计与实现— 从数据集训练到 PyQt5 可视化部署的完整工程实践

  本项目设计并实现了一款基于YOLOv8的智能火灾识别系统，融合深度学习与计算机视觉技术，支持图片、视频、摄像头等多源输入。采用PyQt5开发图形界面，具备高精度、实时性强、易部署等优点，适用于智慧消防、工业巡检等场景，提供完整代码与模型权重，真正实现开箱即用。

  
• 12.25 00:56:19
  发表了文章 2025-12-25 00:56:19

  面向课堂与自习场景的智能坐姿识别系统——从行为感知到可视化部署的完整工程【YOLOv8】

  本系统基于YOLOv8实现课堂与自习场景下的智能坐姿识别，支持标准坐姿与驼背等不良姿态的实时检测。结合PyQt5开发图形界面，提供图片、视频、摄像头多模式输入，具备高精度、低延迟、易部署等特点，适用于智慧校园、健康办公等场景，助力行为规范与健康管理。

  
• 12.24 20:55:33
  发表了文章 2025-12-24 20:55:33

  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。

  
• 12.23 23:12:30
  发表了文章 2025-12-23 23:12:30

  基于 YOLOv8 的智能车牌定位检测系统设计与实现—从模型训练到 PyQt 可视化落地的完整实战方案

  本项目基于YOLOv8实现智能车牌定位检测，涵盖数据处理、模型训练、评估优化及PyQt5可视化界面开发，支持图片、视频、摄像头实时检测。系统精度高、响应快，提供完整代码与预训练模型，适合毕设、课程设计及二次开发，助力智慧交通应用落地。（238字）

  

2025年07月

• 07.30 14:23:04
  发表了文章 2025-07-30 14:23:04

  基于深度学习YOLO框架的城市道路损伤检测与评估项目系统【附完整源码+数据集】

  本项目基于深度学习的YOLO框架，成功实现了城市道路损伤的自动检测与评估。通过YOLOv8模型，我们能够高效地识别和分类路面裂缝、井盖移位、坑洼路面等常见的道路损伤类型。系统的核心优势在于其高效性和实时性，能够实时监控城市道路，自动标注损伤类型，并生成损伤评估报告。

  
• 07.29 01:23:24
  发表了文章 2025-07-29 01:23:24

  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。