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摘要： 本资源对应“基于深度学习的体育赛事目标检测”，支持3类目标识别/检测，内置3072张篮球场景的改进YOLOv5工作，在骨干与特征融合替换的同时控制模型规模，为边缘侧标注数据集（训练集2541张，验证集364张，测试集167张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的吸烟检测系统”，支持1类目标识别/检测，内置4791张吸烟目标标注数据集（训练集4408张，验证集358张，测试集25张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的吸烟行为检测系统”，支持1类目标识别/检测，内置8520张吸烟行为标注数据集（训练集5950张，验证集1720张，测试集850张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的舰船检测与识别系统”，支持6类目标识别/检测，内置5725张港口监控与近海巡检等标注数据集（训练集4022张，验证集1130张，测试集573张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的自动驾驶目标检测系统”，支持11类目标识别/检测，内置29800张城市道路自动驾驶目标标注数据集（训练集23800张，验证集3000张，测试集3000张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的石头剪刀布手势识别”，支持3类目标识别/检测，内置11886张石头剪刀布手势标注数据集（训练集10953张，验证集604张，测试集329张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的稻田虫害检测系统”，支持6类目标识别/检测，内置5229张稻田虫害标注数据集（训练集4178张，验证集546张，测试集505张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的遥感目标检测系统”，支持1类目标识别/检测，内置9033张落地标注数据集（训练集8292张，验证集609张，测试集132张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的铁轨缺陷检测系统”，支持6类目标识别/检测，内置2234张在线标注数据集（训练集1888张，验证集173张，测试集173张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文

摘要： 本资源对应“基于深度学习的条形码二维码检测系统”，支持2类目标识别/检测，内置2497张条形码与二维码标注数据集（训练集1748张，验证集499张，测试集250张），资源包含说明论文、PPT、数据集、模型权重、训练代码、界面代码等完整资料。 系统采用YOLOv12、YOLOv11、YOLOv10、YOLOv9、YOLOv8、YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5算法，结合Python、Flask、Flask-SocketIO、HTML、CSS、JavaScript、SQLite等技术开发，支持图片、视频、摄像头输入，具备实时检测/识别、结果可视化、置信度显示、图片/视频保存、CSV导出、数据库存储、登录注册和模型权重切换等功能。 阅读全文