告别繁琐环境配置：YOLOFuse预装PyTorch和Ultralytics，一键启动训练 在智能安防、夜间巡检或无人机感知的实际项目中，你是否曾因光照不足导致目标检测性能骤降而头疼？又是否为部署一个深度学习模型，在安装 PyTorch、匹…

YOLOFuse vs DEYOLO：多模态检测模型性能与资源消耗全面对比 在夜间安防、自动驾驶和智能监控等实际场景中，单一可见光摄像头常常“力不从心”——当环境陷入黑暗、遭遇浓雾或强逆光时，图像质量急剧下降，目标几乎不可见。这时&…

Linux分为内核态和用户态 实则就是分为了用户操作空间和内核操作空间 Linux驱动开发分为两种，可以将驱动编译到内核kernel中即image，或者module中，即.ko文件，内核文件编译比较繁杂，通常编译到.ko文件中 #include …

YOLOFuse术语表整理：统一技术词汇翻译标准 在智能安防、自动驾驶和夜间巡检等实际场景中，单一摄像头已经越来越难以应对全天候的感知挑战。白天光照充足时，可见光图像能清晰呈现物体轮廓与色彩；但一到夜晚或烟雾弥漫的环境&#x…

YOLOFuse向后兼容政策：旧版本模型仍能正常加载 在智能安防、无人巡检和夜间自动驾驶等场景中，单一视觉模态的局限性日益凸显。当环境进入低光或烟雾弥漫状态时，传统基于RGB图像的目标检测系统往往“失明”——即便最强大的YOLOv8，…

传统数字化监测多是“数据采集 简单统计”，只能被动呈现数据结果，难以及时捕捉隐藏风险、预判趋势变化。AI 大模型数字化监测系统的核心突破，是让监测从“看数据”升级为“懂数据、判趋势、提方案”，靠大模型的语义理解与推理能力…

YOLOFuse JavaScript前端控制台调试技巧分享 在智能监控系统日益普及的今天，一个常见的挑战是：如何让非算法背景的开发者也能快速验证多模态目标检测模型的效果？尤其是在夜间安防、火灾搜救这类依赖红外视觉的场景中，传统纯Python…

YOLOFuse医疗影像探索：体温异常人群筛查初步尝试 在机场、医院和地铁站这些高密度人流区域，如何快速识别出可能发热的个体？这不仅是公共卫生管理的关键问题，也对视觉感知系统提出了严峻挑战。传统基于可见光摄像头的目标检测方法在…