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摘要： 本项目开发了一个基于YOLO算法的学生上课行为检测系统，采用Bootstrap前端和Django后端构建Web应用。系统支持多模态检测（图片/视频/实时流）、多模型切换（YOLOv5/v8/v11/v12）、检测结果保存及历史记录管理等功能。通过对比测试，YOLO12n模型表现最优（mAP40.6%），YOLO11n速度最快（56.1ms）。系统包含完整的训练脚本，可自动处理数据集路径并批量训练模型。该项目为教育场景提供了高效、可定制的行为检测解决方案，相关源码已公开分享。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的扑克牌号码检测系统，该系统集成了用户登录、多模态检测、模型切换等功能模块。系统支持YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12等多种模型，通过对比测试显示YOLO12n在精度上最优（mAP40.6%），YOLO11n在速度上表现最佳（56.1ms）。训练数据包含52类扑克牌共22000+张图片，最终模型在mAP@0.5指标上达到99.5%的高准确率。系统采用Python3.10开发，前端使用PyQt5，数据库为SQLite，提供完整的工业级检测解决方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的玉米虫害检测系统。该系统支持图片、视频及实时摄像头检测，可识别黏虫、亚洲玉米螟和棉铃虫三类主要虫害。系统采用PyQt5开发界面，包含用户登录、模型切换、结果保存等功能模块。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12等模型，YOLO12n在mAP指标上表现最优（40.6%），而YOLO11n在速度上最快（56.1ms）。该系统已在3500+张图片的数据集上完成训练，mAP@0.5达到83.9%，F1值为0.80，具备较高的检测精度。 阅读全文

摘要： 本文介绍了基于YOLO算法的花朵识别系统，该系统可识别103种常见花卉。系统采用三栏布局界面，支持图片、视频及实时摄像头检测，并提供模型切换、结果保存等完整功能。技术栈包括Python3.10、PyQt5、SQLite和多种YOLO模型。通过对比测试，YOLO12n在精度上表现最佳(mAP40.6%)，YOLO11n在速度上最优(56.1ms)。系统配套5400+张训练图像，综合mAP@0.5达到92.3%，F1值0.89，展现了优异的识别性能。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的狗品种检测系统。该系统利用深度学习技术，可识别120种犬类品种，支持图片、视频及实时摄像头检测，具有结果标注、语音播报和数据导出功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，对比了YOLOv5/v8/v11/v12四种模型，其中YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统界面包含登录注册、多模态检测、模型切换等功能模块，训练数据达20000+张图片，最终mAP@0.5达到84.6%，综合F1值0.79。 阅读全文

摘要： 本文介绍了基于YOLO系列算法的跌倒检测系统。该系统支持图片、视频及实时摄像头流的跌倒行为识别，具有用户登录、模型切换、结果保存等功能。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型，YOLO12n在精度(mAP40.6%)和效率上表现最优。系统采用Python+PyQt5开发，训练数据显示mAP@0.5达89.7%，F1值0.85，能有效应用于养老护理、安防监控等场景。源码可通过视频链接获取。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的智能停车位检测系统。系统支持用户登录、注册及个人信息管理，提供图片、视频和实时摄像头三种检测模式，可保存检测结果并支持多模型切换。通过对比YOLOv5/v8/v11/v12模型性能，YOLO12n在mAP指标上表现最优(40.6%)，YOLO11n在推理速度上最快(56.1ms)。系统使用Python3.10开发，前端采用PyQt5，数据库为SQLite。实验数据显示，该系统在测试集上达到99.5%的mAP@0.5准确率，F1值达0.99，能有效识别车位占用状态。 阅读全文

摘要： 本项目开发了一套基于YOLO算法的输电电力设备智能检测系统，支持图片、视频及实时摄像头的多模态检测。系统采用PyQt5构建交互界面，集成YOLOv5/v8/v11/v12等多种模型，实现了用户管理、模型切换、结果可视化及数据导出等功能。测试表明，YOLO12n模型在11000张图片的数据集上达到88.7%的mAP@0.5准确率。系统配套完整的模型训练脚本，支持从数据准备到部署应用的全流程，为电力巡检提供了高效的自动化解决方案。 阅读全文

摘要： 本文介绍了一个基于YOLO算法的钢材表面缺陷检测系统。系统支持图片、视频、摄像头实时检测等多种模态，能识别6类典型缺陷（龟裂、夹杂物等），并提供可视化标注、数据统计与导出功能。技术栈采用Python3.10+PyQt5+SQLite，对比测试了YOLOv5/8/11/12模型，其中YOLO12n精度最高（mAP40.6%），YOLO11n速度最优（56.1ms）。系统具备用户管理、多模型切换等功能，训练代码支持自动路径修正和批量训练，适合工业质检场景部署应用。 阅读全文

摘要： 本文介绍了基于YOLO算法的白细胞检测系统，该系统可自动识别五种白细胞类型。系统功能包括用户登录、注册、多模态检测（图片/视频/实时摄像头）、结果保存及多模型切换。技术栈采用Python3.10、PyQt5、SQLite，支持YOLOv5/v8/v11/v12模型。通过对比测试，YOLO12n精度最高(mAP40.6%)，YOLO11n速度最优(56.1ms)。系统在2400张图片的数据集上训练后，F1值达0.99，mAP@0.5达98.7%，展现了优异的检测性能。 阅读全文