目标检测

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人工智能治安管控系统基于大数据平台的人工智能治安管控系统，实现人脸识别和视频行为分析功能。通过人脸识别技术，实现实时监控、路人抓拍、人脸库检索、重点人员布控、路人检索、报警信息查询；采用视频行为分析技术，对非法闯入、离开、滞留徘徊、周界防范、攀高攀爬等行为实时分析并及时报警，大幅提高智能化治安管控水平。通过人脸识别和大数据技术，在大数据平台上建立人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片，对相关人员进行快速的身份确认。 #人工智能#视频行为分析#

YOLOv1-v26实时目标检测架构的演进思想与技术本文系统地梳理了YOLO系列实时目标检测架构从2016年诞生到2026年预见性的十年演进历程。文章核心聚焦于从传统的“分治法”向端到端单回归模型的哲学转变，详细解析了各代版本如何通过优化主干网络、引入锚框机制及后续转向无锚框设计，在检测精度与推理速度之间寻找动态平衡。技术演进的主线涵盖了重参数化技术、梯度信息保护以及最终消除非极大值抑制（NMS）计算瓶颈的工程突破。本文不仅提供了各版本核心贡献与局限性的横向对比，更洞察了实时检测器正朝着硬件感知设计与极致推理效率发展的未来工业趋势。

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YOLOv26多类别目标检测——宠物、婴儿与危险物品识别模型训练与评估多类别目标检测是计算机视觉领域的重要研究方向，旨在识别图像中的多个物体并确定它们的位置和类别。在智能家居、安防监控、儿童看护等场景中，能够同时识别宠物、婴儿和危险物品的多类别目标检测系统具有广泛的应用价值。

【CNN卷积神经网络（吴恩达）】目标检测学习笔记下面，我们来学习目标检测，它是计算机视觉系统中一个新兴的应用方向，相比前两年，它的性能越来越好，在构建目标检测之前，我们先了解一下目标定位，首先，看看它的定义。

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基于深度学习的无人机检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Pyqt5界面+训练代码+数据集)基于深度学习的无人机检测系统大家好，欢迎来到 Coding茶水间！近年来，无人机在物流配送、农业植保、安防巡检等领域的应用日益广泛，随之而来的空域安全问题也愈发凸显——未经授权的无人机闯入机场净空区、敏感设施上空或人群密集场所，可能引发严重的安全隐患与隐私风险。然而，传统的无人机检测方法多依赖雷达或射频信号监测，存在设备成本高、环境适应性差、对小目标识别率低等问题；部分视觉检测方案则局限于静态图片或单一视频源，难以满足实时监控、多场景巡检及批量数据分析的需求。随着深度学习技术的发展，YOLO 系列目标检测

【基于 PyQt6 的红外与可见光图像配准工具开发实战】图像配准是计算机视觉中的重要技术，特别是在多模态图像融合领域。本文将介绍如何使用 Python 和 PyQt6 开发一个功能完善的红外与可见光图像配准工具，支持手动调整、批量处理和游戏化键盘控制。

基于YOLOv8的轻量化AI目标检测在嵌入式设备上的落地实现摘要：针对嵌入式设备算力有限、存储资源紧张的痛点，本文提出一种基于YOLOv8的轻量化目标检测方案。通过模型剪枝、量化压缩与迁移学习优化，在保证检测精度的前提下，大幅降低模型参数量与推理耗时，使其能稳定运行于ARM架构嵌入式设备。实验以树莓派4B为载体，针对COCO2017子集进行测试，结果显示优化后模型参数量减少62.3%，推理速度提升至28.7FPS，mAP@0.5达72.1%，满足实时检测场景需求。该方案为智能监控、边缘计算等嵌入式AI应用提供可落地的技术参考。

【yolov1:开启目标检测的全新纪元】“如果你问一个深度学习新手：‘怎么在照片里找猫？’他可能会告诉你：‘第一步，先找哪儿可能有猫；第二步，确认那是不是只猫。’但如果你问 YOLOv1，它会翻个白眼告诉你：‘看一眼就够了的事，你分两步走，是不是因为家里没装 Titan X？’ 作为目标检测界的‘暴力拆迁户’，YOLOv1 强行把复杂的检测流水线压扁成了一个回归问题。今天我们就拆开那个 7 × 7 × 30 7 \times 7 \times 30 7×7×30 的‘黑盒子’，看看作者到底往里面塞了多少天才的脑洞。”

Qwen3-VL 目标检测 | 生成训练标签 | LabelMe格式 | COCO格式用Qwen3-VL模型实现端到端检测，无需额外训练检测器，通过自然语言提示词约束模型输出。文章详细介绍了transformers和vLLM两种实现版本，包括模型初始化、图像处理、推理流程、结果清理和格式转换等关键环节。

目标检测数据集 - 野生动物检测数据集下载数据集点击蓝色链接下载 (若想要更多数量数据集请联系博主 ~)：目标检测数据集下载大全传送：目标检测数据集大全「包含VOC+COCO+YOLO三种格式+划分脚本+训练脚本」(持续原地更新)

【目标检测】YOLOv26：基于改进算法的乌鸦识别系统详解本数据集名为Crow 2，版本为v1，创建于2023年3月13日，是一个专注于乌鸦检测的计算机视觉数据集。该数据集由qunshankj平台用户提供并采用CC BY 4.0许可协议授权，共包含416张经过专业标注的图像，所有标注均采用YOLOv8格式。数据集在构建过程中应用了多种图像增强技术，包括对每张源图像创建三个增强版本，具体采用随机旋转（-10至+10度）、随机亮度调整（-25%至+25%）以及随机高斯模糊（0至1.5像素）等方法，从而有效扩充了训练样本的多样性。数据集按照8:1:1的比例划分为训练集

柑橘木虱目标检测与识别——基于改进YOLOv26算法的高精度检测方法研究柑橘产业作为我国重要的农业支柱产业之一，面临着柑橘木虱这一严重病虫害威胁。柑橘木虱不仅是柑橘黄龙病的主要传播媒介，还能直接吸食柑橘树汁液，导致植株生长衰弱、产量下降，甚至死亡。传统的柑橘木虱检测方法主要依赖人工巡查，存在效率低、主观性强、漏检率高等问题。随着计算机视觉技术的发展，基于深度学习的目标检测算法为柑橘木虱的自动检测提供了新的解决方案。

环状缺陷检测与识别_YOLOv26_目标检测改进方案随着工业4.0时代的到来，制造业正经历着从传统生产模式向智能化、自动化方向转型的深刻变革。在工业生产过程中，产品质量控制是确保产品性能和可靠性的关键环节，而缺陷检测作为质量控制的核心环节，其重要性不言而喻。特别是在工厂环状产品（如轴承、齿轮、法兰等）的生产过程中，表面缺陷的存在不仅影响产品的美观度，更可能导致产品在使用过程中出现性能下降、寿命缩短甚至安全隐患等问题。

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节卡机器人 2026：核心动态与全景解析节卡机器人 2026 年以具身智能为核心战略方向，通过与英特尔等巨头的技术合作、产能扩张与客户场景深耕，巩固国产协作机器人龙头地位，加速向通用智能机器人企业转型。尽管 IPO 终止带来短期挑战，但凭借技术积累与市场基础，有望在 2026 年实现 "技术 - 产品 - 市场" 的良性循环，为智能制造与商业服务领域提供更高效、更灵活的机器人解决方案。

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智能车辆检索系统解析卡口车辆智能检索系统，基于海量卡口图像和视频数据，通过视频识别分析、模式匹配及快速搜索等智能图像处理技术，完成车辆、车型、车身颜色、车辆特征、相似车辆搜索等业务功能，扩展基于治安卡口数据的应用。视频卡口信息，包括卡口ID、名称、经度、纬度、安装地点行政区划、位置名、卡口状态、卡口类型、卡口用途、卡口车道数、管辖单位、卡口启用时间。 #车辆识别#视频图像识别#视频图像处理#视频监控#安防监控#视频分析#视频AI分析识别

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＜项目代码＞yolo毛毛虫识别＜目标检测＞项目代码下载链接点击下载项目代码https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor/157208975YOLOv8是一种单阶段（one-stage）检测算法，它将目标检测问题转化为一个回归问题，能够在一次前向传播过程中同时完成目标的分类和定位任务。相较于两阶段检测算法（如Faster R-CNN），YOLOv8具有更高的检测速度和实时性。

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人脸比对技术助力破案通过人脸识别和大数据技术，在大数据平台上建立人脸库（失踪人脸库、重点人口库、追逃人员库、在逃人员库、暂住人口库等）进行实时的人脸搜索比对，支持照片比照片、视频流比照片，对案件相关人员进行快速的身份确认，为破案争取宝贵时间。人脸库管理，支持新建、管理、维护人脸库信息。支持人脸照和人像照关联存储；支持人脸比对，性别、年龄属性分析，同时提取行人上下衣的颜色、款式；支持历史图片的人员搜索和人脸搜索等。 #视频分析#视频AI分析识别#人脸识别#视频图像处理#视频图像识别#视频监控#安防监控

高速道面病害检测项目-智能化的实现高速道路路面病害的检测已经有了许多解决方案。通常，会使用道面采集车辆来对高速公路进行图像数据的采集，然后将这些数据存储到硬盘上，并以离线的方式由工作人员进行人工标注。标注内容不仅包括病害类型（如裂缝、龟裂、凹坑等），还涵盖了其位置（边界框或像素级掩码）、长宽尺寸和走向等几何属性。完成标注后，我们可以通过统计分析，评估整条高速公路的破损状况，并确定需要优先维护或紧急修复的路段。

YOLOv8、v11、v26在目标检测与RK3588部署实战全解析YOLO系列模型一直是实时目标检测的标杆。随着技术迭代，在面对不同尺寸目标检测任务时有了更多选择。本文将深度评测YOLOv8、YOLOv11和新兴的YOLO26在相同训练配置下，针对不同尺寸目标的检测表现，并展示它们在边缘计算平台上的实际部署效果。