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摘要： 摘要：视频目标检测常面临信息过载问题，YOLO模型会标记画面中所有对象，导致关键信息被淹没。Ultralytics的TrackZone工具可完美解决该痛点，它通过框选感兴趣区域(ROI)，仅检测特定范围内的目标。演示显示：TrackZone能有效过滤干扰，提升检测速度，特别适合违停监控、出入口统计等场景。核心代码仅需20行，配合作者开发的交互式坐标框选工具，可实现零代码ROI设定。该方案大幅降低计算量，自带目标跟踪ID，是视频分析场景的轻量化解决方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一套基于YOLO系列算法的苹果病害智能检测系统，实现了对叶枯病、锈病等多种病害的自动化识别。系统包含交互式GUI界面、模型训练框架和命令行工具，支持图片、视频及实时检测。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，集成YOLOv5/v8/v11/v12等模型。实验表明，YOLO12n模型精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。在12000张图片的数据集上，系统达到99.5%的mAP@0.5准确率，为智慧农业提供了高效解决方案。 阅读全文

摘要： Meta开源SAM3图像分割模型，支持文本提示精准分割目标。本文提供Windows本地部署详细教程，包含环境配置、依赖安装、权重下载等完整步骤，并解决triton缺失和权重访问等常见问题。通过修改源码加载本地权重文件sam3.pt，即可实现文本提示分割功能。教程附带测试代码示例，支持自定义文本提示词进行目标分割。作者还提供了后续进阶玩法预告，包括视频追踪等应用场景。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO系列算法的鸟类识别系统，支持35种鸟类的实时检测。系统采用Python3.10开发，前端界面使用PyQt5，数据库为SQLite。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，发现YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统功能包括多模态检测(图片/视频/摄像头)、模型切换、用户管理等，在4000张图片的数据集上训练后，mAP@0.5达到99.5%。该技术为生态监测和科普教育提供了高效工具。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一套基于YOLO深度学习算法的水稻虫害智能检测系统。该系统支持多版本模型(YOLOv5/8/11/12)，可实现图片、视频及实时摄像头的虫害检测，检测精度高达96%以上。系统采用PyQt5界面，具备用户管理、多模型切换、批量处理等功能，并提供模型训练模块支持自定义训练。性能测试显示，YOLO12n模型mAP达40.6%，YOLO11n推理速度最快(56.1ms)。该系统为水稻虫害识别提供了高效精准的AI解决方案，适用于田间实时监测与批量数据处理场景。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的西红柿成熟度智能检测系统，该系统支持YOLOv5/v8/v11/v12等多种模型，可实时识别绿熟期、转色期和成熟期的西红柿。系统采用PyQt5开发界面，支持图片、视频及摄像头输入，具备多模型切换、批量处理和模型训练功能。技术分析显示，YOLO12n模型在测试中达到最高mAP40.6%，整体识别精度达85.8%。该系统为智慧农业提供了高效的作物成熟度检测解决方案，源码可通过指定链接获取。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一套基于YOLO算法的面部口罩检测系统，该系统针对传统检测方法效率低、精度不足等问题，整合了YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，支持图片、视频及实时摄像头检测。系统采用模块化设计，包含用户管理、参数调节、模型训练等功能，通过可视化界面降低使用门槛。实验数据显示，YOLO12n模型mAP达40.6%，识别准确率超90%，在6500+张训练集上取得良好效果。该系统实现了"检测-管理-训练"闭环，为疫情防控提供了高效的技术支持。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一款基于YOLO系列算法的火焰检测系统，旨在解决传统检测方法效率低、现有系统操作复杂等问题。系统集成YOLOv5/v8/v11/v12多版本模型，支持图片、视频及实时摄像头检测，提供可视化交互界面和参数调节功能。通过实验对比，YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，实现了"检测-管理-训练"闭环，有效降低了技术门槛，提升了火焰检测的实用性和扩展性。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一套基于YOLO系列算法的PCB缺陷智能检测系统。系统支持多模态检测（图像/视频/实时画面），能准确识别漏孔、短路等常见PCB缺陷，识别精准度高达98%-100%。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型，YOLO12n在精度(mAP40.6%)和效率上表现最优。系统采用Python+PyQt5开发，提供用户管理、模型切换等功能，有效解决了传统人工检测效率低、易漏检的问题，为PCB质检提供了智能化解决方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一套基于YOLO系列算法的智能安全帽检测系统。系统采用YOLOv5/v8/v11/v12等多种模型，支持图片、视频和实时摄像头的安全帽检测，具备用户管理、多模型切换等功能。通过对比实验显示，YOLO12n模型表现最优（mAP40.6%），YOLO11n速度最快（56.1ms）。系统训练数据集包含7000余张图片，最终实现安全帽识别准确率达90-93%，综合mAP@0.5达到94.6%。该系统为工业生产安全监管提供了高效可靠的智能化解决方案。 阅读全文