篱也不篱

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