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摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的夜间物体检测系统，该系统通过深度学习技术优化了在光线不足环境下的物体识别性能。系统具备多模态检测能力，支持图片、视频和实时摄像头输入，并提供可视化界面、语音播报和数据统计功能。文章详细展示了系统架构、用户界面和核心训练代码，并对YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型性能进行了对比分析，其中YOLO12n在mAP指标上表现最优。该系统使用Python3.10开发，采用PyQt5前端和SQLite数据库，训练数据集包含17000张夜间场景图片，最终实现了77.2%的mAP@0.5检测准确率。 阅读全文