基于深度学习的遥感地面物体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)基于深度学习的遥感地面物体检测系统遥感地面物体检测在城市规划、交通监控、环境监测及农业管理等领域具有重要应用价值。传统基于人工解译或经典图像处理的方法,面对高分辨率遥感影像中目标尺度多变、背景复杂、分布密集等挑战,往往存在效率低、漏检率高、定位精度受限等问题。近年来,以 YOLO 系列为代表的单阶段目标检测算法,凭借端到端推理、较高检测速度与优良的多尺度特征学习能力,在遥感影像目标检测任务中得到广泛关注,并逐步由通用场景向交通设施、港口、运动场、道路交叉口等细粒度地面物体检测延伸。