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基于 YOLO26 的交通标识智能检测 | 附完整源码与效果演示 引言 随着智能交通系统的快速发展，交通标识检测作为其中的关键技术之一，受到了越来越多的关注。准确、实时的交通标识检测不仅可以为自动驾驶

打架斗殴行为不仅会对当事人造成身体伤害，还可能引发更严重的社会治安问题。传统的视频监控系统主要依赖人工实时监控，存在人力成本高、反应速度慢、容易疲劳漏检等问题。智能视频分析技术的出现，为解决这些问题提

传统的人工监控方式成本高、效率低，难以覆盖大范围场景。而计算机视觉和深度学习技术的发展，使得通过图像或视频自动识别手机使用行为成为可能，为安全管理、行为分析和智能交互提供了数据支持。为了满足这一需求，

随着工业化进程加快和生活垃圾排放量增加，水体污染问题日益严峻，漂浮垃圾成为河道、湖泊、水库等水域环境监测的重要指标。水面垃圾不仅影响生态环境和水质安全，还会阻碍水流、破坏景观，甚至对水生生物产生危害。

发现交通事故的车辆受损情况数据集（1000+张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测任务 一、项目背景 随着道路交通量的不断增加，交通事故的发生频率也呈现上升趋势。事故发生后，快速、准确地评估

城市道路设施及道路安全隐患数据集（13000张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测任务 一、项目背景 随着智慧城市与智能交通系统（ITS）的快速发展，城市道路的精细化管理成为基础设施建设中的

基于 YOLO26 的摔倒智能检测系统（中英文双版） | 附完整源码与效果演示 引言 随着人工智能技术的快速发展，计算机视觉在智能监控、医疗健康、安全防护等领域的应用日益广泛。摔倒检测作为计算机视觉的

基于无人机视角的道路损害检测数据集详解与目标检测应用实践 一、引言：无人机赋能道路病害智能巡检 随着城市化进程加快和交通基础设施规模的持续扩大，道路养护与安全管理面临着巡检范围广、人工成本高、响应速度

工业织物缺陷目标检测数据集构建与应用（1000+高精度标注样本） 一、引言：工业视觉检测面临的新挑战 在智能制造与工业 4.0 的背景下，机器视觉在质量检测环节中的地位愈发关键。织物瑕疵检测作为工业视