一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效、精准的水果自动分类检测系统，能够实时识别并分类六种常见水果：苹果（Apple）、香蕉（Banana）、芒果（Mango&#xf…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套高效的轴承缺陷检测系统，专门用于识别和分类工业轴承中的四种常见缺陷类型：凹槽(aocao)、凹线(aoxian)、擦伤(cashang)和划痕(huahen)。系统采用了包含1085张高质量轴承图像的数据集(训练集…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效的足球比赛场景多目标检测系统，能够实时识别并分类比赛中的关键目标，包括足球（ball）、守门员（goalkeeper）、普通球员&#xf…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套苹果成熟度自动检测系统，能够准确识别并分类苹果的五个成熟度等级：20%成熟、50%成熟、75%成熟、100%成熟以及腐烂苹果。系统使用包含2728张标注图像的数据集（训练集2144张&#…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8目标检测算法开发了一套苹果成熟度自动检测系统，能够准确识别并分类苹果的五个成熟度等级：100%成熟度（100-_ripeness）、20%成熟度（20-_ripeness）、50%成熟度&#xff…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv10目标检测算法开发了一套施工现场安全检测系统，专门用于建筑工地环境下的安全合规性监测。系统能够实时检测25类施工现场常见对象，包括施工人员个人防护装备(如安全帽、反光背心、口罩等)、各类工程机械(如挖掘机、…

一、项目介绍 摘要 本项目基于先进的YOLOv8目标检测算法，开发了一套高效的木材缺陷自动检测系统，旨在实现对木材表面常见缺陷（裂纹、死节、活节）的快速、精准识别与分类。系统以深度学习技术为核心，通过训练包含2,25…

提示工程进阶：用「目标-结构-反馈-适配-演化」五步优化法提升参与度500% 元数据框架 标题：提示工程进阶：用「目标-结构-反馈-适配-演化」五步优化法提升参与度500% 关键词：提示工程、参与度优化、闭环反馈、自适应提示、演化式设…