摘要：
本资源对应“基于深度学习的PCB板缺陷检测系统”，支持6类目标识别/检测，内置9961张PCB板缺陷标注数据集（训练集6975张，验证集1989张，测试集997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
posted @ 2026-04-22 15:28
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本资源对应“基于深度学习的障碍物检测系统”，支持10类目标识别/检测，内置9172张障碍物标注数据集（训练集7844张，验证集865张，测试集463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
posted @ 2026-04-22 15:24
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本资源对应“基于深度学习的手写数字和符号识别”，支持15类目标识别/检测，内置7128张手写数字与数学符号标注数据集（训练集4869张，验证集1636张，测试集623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
posted @ 2026-04-22 15:21
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本资源对应“基于深度学习的夜视行人检测系统”，支持1类目标识别/检测，内置5725张夜视行人标注数据集（训练集4032张，验证集1104张，测试集589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
posted @ 2026-04-22 15:18
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本资源对应“基于深度学习的夜间车辆检测系统”，支持4类目标识别/检测，内置9867张夜间交通场景目标标注数据集（训练集7410张，验证集1457张，测试集1000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
posted @ 2026-04-22 15:15
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本文面向机械视觉落地场景，构建并开源一套**多目标实时检测平台**：后端采用 **Flask + Flask-SocketIO**，前端基于 **HTML/CSS/JS**，实现**网页界面实时演示**、任务管理与结果追溯。平台内置 **YOLOv5–YOLOv12（共 8 种）**检测算法与统一评测接口，可在同一数据集上对比 **mAP、F1、PR 曲线、训练曲线**等；支持**图片/视频/浏览器摄像头**输入，提供**双画面对比**（原图/检测结果）、视频**进度控制**（暂停/继续/停止/跳转）、**CSV 导出**、**带框结果一键下载**与**SQLite 入库**。系统包含**登录/注册（可跳过）**、**模型选择/权重上传**、会话级参数同步与最近记录高亮定位等能力，适配边缘端加速与批量导出；并给出训练与部署范式、轻量模型配置及错误案例分析。**文末提供完整工程与数据集下载链接**，便于复现与二次开发。 阅读全文
posted @ 2026-04-22 15:04
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摘要 本文面向机械构件表面金属锈蚀实时检测场景，构建基于 Flask + Flask-SocketIO / HTML / CSS / JS 的Web 网页界面与后端推理平台，前端支持图片 / 视频 / 浏览器摄像头三类输入，提供即时双画面对比（原图 vs. 检测结果，16:9 自适应）、视频同步双帧 阅读全文
posted @ 2026-04-22 14:57
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摘要 本文面向机械器件场景，构建并开源一套实时目标检测平台，后端基于 Flask + Flask-SocketIO，前端以 HTML/CSS/JS 实现 Web 端流式交互；系统支持图片/视频/浏览器摄像头输入，提供即时双画面对比、视频同步双帧与进度/暂停/继续/停止控制，内置Conf/IoU 调节 阅读全文
posted @ 2026-04-22 14:55
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摘要 本博文面向“口罩佩戴识别”的实时目标检测应用，基于 Flask + Flask-SocketIO + HTML/CSS/JS 搭建 Web 平台，后端以 PyTorch 集成 YOLOv5–YOLOv12（共8种） 模型族，实现统一训练、推理与评测；前端支持图片/视频/浏览器摄像头三类输入，提 阅读全文
posted @ 2026-04-22 14:55
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摘要：
摘要 本文面向近岸与离岸多场景的海洋动物实时检测，构建了一个集训练、推理与可视化于一体的Web 网页界面平台（Flask + Flask-SocketIO / HTML / CSS / JS），支持图片 / 视频 / 浏览器摄像头输入与即时双画面对比（原图与检测结果同步显示），提供进度控制（播放/暂 阅读全文
posted @ 2026-04-22 14:54
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