基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！
基於YOLOv8的番茄葉片病害識別系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 支持 圖片檢測、視頻檢測、實時攝像頭檢測 支持 界面一鍵加載模型與快速預測 支持 目標框 + 類別名稱 + 置信度可視化顯示 支持
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實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！
實驗室監控的實時目標檢測系統｜完整源碼數據集+PyQt5界面+完整訓練流程+開箱即用！ 源碼包含：完整YOLOv8訓練代碼+數據集(帶標註)+權重文件+直接可允許檢測的yolo檢測程序+直接部署教程/訓練教程‘ 源碼在文末嗶哩嗶哩視頻簡介處獲取。 基本功能演示 本系統基於 YOLOv8 目標檢測模型，結合 PyQt5 圖形化界面，實現了對實驗室場景中人員與物體的實時識別、監測與報警。支持攝像頭實時
水稻病害檢測數據集（7000 張圖片已劃分）| AI 訓練適用於目標檢測任務
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用於實驗室智能識別的目標檢測數據集（2500張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務
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茶葉的病害與健康狀態圖像數據集（10,000 張圖片已劃分）| AI訓練適用於目標檢測任務
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翻牆、攀爬、、跨越圍欄等違規行為檢測數據集（10,000 張圖片已劃分）—安全檢測實踐
翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（10,000 張圖片已劃分）——安全檢測實踐 在現代城市安全管理與工地監控場景中，“違規攀爬”與“翻越圍欄”等行為的實時檢測，是視頻智能分析系統中的關鍵功能之一。為了提升這類行為識別算法的魯棒性與泛化能力，本文將介紹一個 翻牆、攀爬、違規行為檢測數據集（共10,000張圖片），並結合 YOLOv8 模型展開技術解析與實戰講解，幫助研究者與開發者快速構建智能檢測系統。
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廚房食品衞生與安全檢測14類數據集（18萬張圖片，已劃分、已標註）——AI智能檢測的行業實踐基石 一、背景 在餐飲行業中，食品衞生安全始終是重中之重。從廚房環境到工作人員行為，任何細節的疏忽都有可能帶來食品安全隱患。 隨着計算機視覺與人工智能技術的廣泛應用，利用目標檢測模型自動識別廚房安全風險成為可能。通過部署攝像頭並結合AI算法，可以自動檢測廚房中的違規行為，如廚師未戴帽子、未佩戴口罩、存
面向智慧牧場的牛行為識別數據集（5000張圖片已劃分、已標註） | AI訓練適用於目標檢測任務
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