人工智能合集专栏

随着工业化的快速发展，粉尘污染成为了环境监测和工业安全中必须关注的问题。传统的粉尘检测方法往往依赖人工采样和实验室分析，周期长、成本高。

本项目基于 YOLOv8目标检测算法，结合标注数据集和深度学习技术，实现 茶叶病虫害的自动识别与分类，并且配备了 PyQt5可视化界面，方便科研人员和茶农直接使用。

在现代养殖业中，如何高效、准确地监测猪的生活行为，是提升生产效率与健康管理的关键。借助深度学习与计算机视觉，本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 可视化界面

本 猪在日常饲养环境行为数据集（3000 张图片已划分、已标注），在数据规模、类别覆盖与标注精度方面均具有较高的实用性。它不仅为智能养殖系统的研究与应用提供了坚实的数据基础

随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，基于人脸与眼部的检测与识别逐渐成为诸多应用的核心环节。从智能安防、智慧教育到智能驾驶、医疗辅助诊断，人的脸部特征与眼睛状态往往承载着重要的信息价值。

随着智慧安防与计算机视觉的发展，如何自动识别穿戴反光衣物成为工地安全、交通运输、夜间作业中的重要课题。传统人工监管方式效率低且容易遗漏，而基于YOLOv8的智能识别方法，能够通过深度学习模型实现高精度

该系统不仅能应用于 科研与生态监测，也能为 教育与自然爱好者 提供直观的工具。未来，可在此基础上扩展更多鸟类种类，结合边缘计算与移动端部署，实现更广泛的应用价值。

本项目是一款基于 YOLOv8 的智能视频分析系统，专注于 打架、斗殴及暴力行为的自动识别，集成了易用的 PyQt5 图形界面工具，适用于图片、视频、文件夹批量处理以及实时摄像头监控。

本项目基于 YOLOv8目标检测算法，结合 自采集+标注的数据集，实现了对 铁轨旁危险行为的实时自动识别。此外，项目集成了 PyQt5图形化界面，使检测与训练更加直观便捷，适合科研人员、开发者以及铁路

本项目集成了 YOLOv8 电瓶车/电动车检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的电瓶车/电动车识别功能。配套完整源码与训练流程说明，确保你可以开箱

在这个项目中，利用YOLOv8的目标检测能力，结合深度学习的算法，通过预训练的模型对跌倒行为进行检测。系统支持从图片、视频、摄像头等多种输入源进行实时检测。使用PyQt5构建了图形界面，用户可以方便地

本项目基于最新的 YOLOv8 目标检测算法，构建了一个可用于医学图像分析的疟疾细胞检测系统，聚焦于识别图像中的 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）。配合完整的数据集与可视化界面

在智能驾驶与驾驶员辅助系统中，疲劳状态识别是确保行车安全的重要环节。通过对驾驶员眼睛、嘴部的状态检测，可以有效识别驾驶员是否存在 瞌睡、打哈欠、疲劳驾驶 等风险行为，从而及时预警，避免交通事故。

本项目围绕建筑行业中常见的钢筋识别与计数问题，基于先进的 YOLOv8 深度学习模型，构建了一个高效、稳定、可视化的智能检测系统。项目不仅实现了多场景支持（图片、视频、实时流）与目标自动计数

本项目基于最新的YOLOv8深度学习模型，构建了一套轻量、高效、可视化的 X光安检图像智能检测系统，可精准识别电池、刀具、打火机等八类常见违禁品/可疑物，结合图形界面，支持一键识别与部署

随着金融市场的高度复杂化与波动性增加，传统的单一预测方法（如时间序列模型、技术指标分析）往往难以应对多维度的信息流。而人工智能代理（AI Agent）凭借其跨模型的自适应学习能力。

随着人工智能（AI）模型的规模不断扩大，AI Agent 在自然语言处理、智能决策和多模态推理等场景中展现出了强大的能力。然而，大规模模型往往伴随着 庞大的参数量、推理延迟和高昂的计算成本。

AI Agent在智能交通系统中的自适应路径规划研究 一、研究背景与意义 随着城市化进程加快，交通拥堵已成为制约智慧城市发展的重要问题。传统的路径规划方法（如Dijkstra、A*算法）

本项目以最新的 YOLOv8 为核心检测引擎，融合定制化的数据集与多输入支持（图片、视频、摄像头），实现了十类城市交通目标的高效精准检测。不仅如此，项目还集成了图形化操作界面，用户无需掌握复杂命令行