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本文介绍了一款基于PyQt5、YOLOv8和DeepSeek的车型检测系统。该系统通过YOLOv8实现实时目标检测，可识别公交车、小汽车等多种车型，并利用DeepSeek进行智能分析评估。系统采用Sqlite3进行数据存储，结合多线程技术提升性能。应用场景包括交通流量监测、智慧停车场管理、公路收费站和城市安防等，为智能交通建设提供高效解决方案。系统还具备登录注册功能，确保使用安全。该技术方案将计算机视觉与AI分析相结合，推动交通管理向智能化方向发展。
本文介绍了一个基于PyQt+YOLO+DeepSeek的口罩佩戴检测系统。该系统利用YOLOv8实现高效目标检测，结合PyQt5构建可视化界面，并集成DeepSeek模型进行智能分析。支持图片、视频、摄像头等多种数据源输入，可实时检测口罩佩戴情况。系统采用多线程技术保证流畅运行，并使用SQLite3进行数据存储管理。该方案有效解决了公共场所口罩佩戴监测难题，相比人工巡查显著提升了管理效率和准确性，为智慧城市建设和公共卫生安全管理提供了智能化解决方案。
本文介绍了一个基于PyQt5+YOLOv8+DeepSeek的摔倒行为检测系统。该系统整合了计算机视觉与自然语言处理技术，支持对图片、视频、摄像头等多种数据源的实时检测，并具备智能评估功能。系统采用PyQt5开发GUI界面，YOLOv8进行目标检测，DeepSeek提供语义分析，同时使用CSV存储数据和多线程优化性能。功能包括登录注册、实时检测、历史记录查询等，适用于养老院、医院等场景，具有重要的社会应用价值和技术创新意义。
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2026-04-23
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2026-04-23
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2026-04-14
