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搜索[yolo]，共246篇文章

基于 YOLO11 的驾驶员状态检测：从数据标注到模型推理的工程实践

在商用车队管理和智能座舱领域，驾驶员状态监测（Driver Monitoring System, DMS）正从选配功能逐步走向标配。疲劳驾驶、分心操作（如打电话、喝水、化妆）以及突发瞌睡等行为，是导致交通事故的主要诱因。传统基于规则的告警系统往往依赖单一传感器（如方向盘转角或车道偏离），误报率高且无法识别复杂驾驶行为。视觉 AI 方案通过车载摄像头实时捕捉驾驶员面部与肢体动作，能够实现细粒度的行为分类和疲劳预警。

2026-07-31

智慧桥梁缺陷检测数据集 1.1万张 6类病害检测数据集桥梁缺陷 YOLO GY

智慧桥梁缺陷检测数据集 1.1万张 6类病害检测数据集桥梁缺陷 YOLO GYU-DET 目标检测数据集111

2026-07-31

基于YOLO11的下水管道缺陷检测：从数据采集到模型部署的工程实践

城市排水管网作为地下基础设施的重要组成部分，其运行状态直接关系到城市防洪排涝、环境保护和居民生活质量。随着城市化进程加快，管道老化、破损、堵塞等问题日益突出，传统的人工巡检方式存在效率低、成本高、漏检风险大等痛点。近年来，基于计算机视觉的自动化管道缺陷检测技术逐渐成为行业关注的热点。

2026-07-23

基于YOLO11的下水管道损坏检测：从数据采集到模型部署的工程实践

城市排水管网、工业管廊和地下管道是基础设施的“生命线”，其健康状况直接关系到城市运行安全与环境保护。然而，传统管道巡检依赖人工下井或CCTV视频回看，存在效率低、主观性强、漏检率高、数据难以沉淀等问题。随着计算机视觉技术的成熟，利用目标检测模型自动识别管道内部的破损、错口、沉积、障碍物、变形等异常，成为提升巡检效率、降低安全隐患的重要技术路径。

2026-07-10

ResNet和YOLO同时拿下CVPR最高荣誉,现场全场泪目

丹佛,科罗拉多州。当地时间6月5日,CVPR 2026开幕式现场,当大屏幕上出现那个熟悉的名字时,整个会场安静了几秒。

2026-07-10

全志V853开发板NPU转换部署 YOLO V5 模型详细教程

NPU 转换部署 YOLO V5 模型本文以 YOLO v5s 模型为例，详述 ONNX 模型在 V853 平台的转换与部署的流程。

2022-12-12

智慧交通-闯红灯检测 yolo 数据集交通违规检测数据集监控视角交通违法检测数据集

【数据内容】3500张图片，包含汽车、绿灯、摩托车、红灯、停止线、黄灯等目标，图片清晰标注，适合目标检测模型训练【格式支持】数据集已标注好，支持多种格式输出，直接可用

2026-07-27

基于YOLO26的苹果叶片病害检测系统（Python源码+数据集+Pyside6界面）

💡💡💡本文摘要：基于YOLO26的苹果叶片病害检测系统，阐述了整个数据制作和训练可视化过程

2026-07-14

基于YOLO8水稻病虫害检测系统水稻病虫害检测系统 YOLO目标检测算法识别图片与视频支持本地摄像头识别，图片识别支持统计检测到的物体数量，UI界面动态调节

基于YOLO8的水稻病虫害检测系统水稻病虫害检测系统 YOLO目标检测算法技术栈:yolo8+streamlit[1]可以识别图片与视频，也支持本地摄像头识别，图片识别支持统计检测到的物体数量，并返回到前端页面显示

2026-07-20

五篇YOLO26最新论文，揭示2026年发论文的真正密码

YOLO26发布已经大半年了，后台一直有粉丝问我：“小怪兽，YOLO26还能发论文吗？到底该往哪个方向做？”

2026-08-21

煤矿井下矿工人员目标检测：基于 YOLO11 的工程化训练与推理实践

煤矿井下作业环境复杂，光线昏暗、粉尘弥漫、空间狭窄，传统的视频监控依赖人工值守，容易出现视觉疲劳和漏报。随着矿山智能化建设的推进，利用计算机视觉技术自动识别井下人员位置、统计人员数量、预警危险区域闯入，已成为安全生产管理的刚需。

2026-08-01

海面溢油漏油事件目标检测数据集深度学习框架YOLO模型如何训练石油泄漏检测数据集

海面溢油漏油事件目标检测数据集深度学习框架YOLO模型如何训练石油泄漏检测数据集

2026-07-31

YOLO模型如何训练无人机建筑垃圾建材目标检测数据集航拍建筑垃圾检测数据集

#建筑垃圾检测 #固废识别 #建材分类 #YOLO数据集 #工地物料识别 #航拍垃圾巡检

2026-07-28

YOLO+VLM：AOI的下一站，从“检出一个缺陷”到“维护一个产品状态”

做AOI（自动光学检测）的朋友可能都经历过这样一个阶段：拿到一个YOLO模型，训练，部署，检测框出来了，缺陷标出来了，任务完成了。

2026-09-02

基于YOLO11的LED显示屏智能读数检测：从数据采集到模型部署的工程实践

本文围绕“LED显示屏智能读数检测”这一场景，基于YOLO11目标检测框架，完整梳理从数据集构建、模型训练到推理验证的技术链路，并分享在工程化部署中值得关注的优化方向。

2026-07-13

0.08M参数吊打YOLO！MicroCharNet车牌字符检测mAP@50达0.85，推理速度1ms，轻量王者

长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。

2026-07-17

基于 YOLO11 的变电站二次设备缺陷检测：从数据采集到模型部署的完整实践

电力系统的安全稳定运行高度依赖变电站设备的定期巡检与缺陷排查。传统人工巡检方式存在效率低、漏检率高、记录不标准等问题，尤其是在二次设备（如压板、空开、指示灯、面板显示）的状态监测中，异常情况往往难以被及时发现。随着计算机视觉技术的成熟，基于目标检测的自动缺陷识别方案逐渐成为行业升级的重要方向。

2026-07-14

CF-YOLO上下文感知特征细化，破解工业微缺陷伪装难题

长期致力于YOLO系列算法的结构性创新、性能极限优化与工业级落地实践，旨在打通从学术研究到产业应用的最后一公里。

2026-09-01

YOLOV11模型如何训练地铁隧道渗漏水分割数据集｜多边形标注可转YOLO检测框

YOLO 格式，train 4305 张图，val 495 张图（已数据增强）✅标签可视化如上传的图片所示，所有标签均为多边形标注的形式✅可根据需要提供 Bounding Box 的标注文件

2026-08-01

YOLO-World / OWL-v2 在金属件与真实场景上的对照

3 模型 · 9 张图 · RTX 5060 Ti · conf≥0.10 · 2026.07

2026-07-24

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更多资源

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

腾讯云软件源

为解决软件依赖安装时官方源访问速度慢的问题，腾讯云为一些软件搭建了缓存服务。您可以通过使用腾讯云软件源站来提升依赖包的安装速度。为了方便用户自由搭建服务架构，目前腾讯云软件源站支持公网访问和内网访问。

Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。

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