在现代智慧农业（Smart Agriculture）中，牲畜行为识别是提高养殖效率与动物健康监测的重要环节。牛作为主要的经济牲畜之一，其行为变化往往直接反映健康状态与生产潜力。 传统的监测方式主要依赖人工巡查和视频观察，不仅耗时耗力，而且受主观判断影响较大。随着**人工智能（AI）与计算机视觉（Computer Vision）**技术的发展，利用目标检测算法自动识别牛的行为成为智能牧场建设的核心方向之一。
在智能实验室与科研自动化的背景下，实验室设备的智能识别与管理成为实验室信息化建设的重要环节。传统的人工盘点和巡检方式效率低下、易出错，难以满足现代科研环境中对精确与实时性的要求。
利用人工智能技术自动识别“睡岗”状态，成为智能安防与AI视频监控的重要研究方向之一。 为此，我们构建了 睡岗检测 / 睡觉检测数据集，专门用于训练目标检测模型（如YOLO系列、Detectron2等），帮助研究者快速搭建智能检测系统。
随着人工智能和计算机视觉技术的快速发展，人体姿态识别在安防监控、智能健身、医疗康复等领域的重要性日益凸显。准确识别人体的动作状态，不仅能够辅助智能系统做出响应，还能在安全监控和健康管理中发挥关键作用。
随着智慧城市与视频监控系统的广泛应用，人群检测与计数成为计算机视觉领域的重要研究方向之一。为帮助开发者快速上手人群检测模型的训练与评估，我们提供了一套 高质量、可直接用于训练的行人检测数据集，共包含 9000张图像，数据已完成 标注与划分，可无缝对接主流目标检测框架（如YOLO、Detectron2、MMDetection等）。
粉尘检测不仅关乎工业安全，更代表着AI 环境智能感知的重要方向。通过本数据集，研究者可以快速开展从数据预处理、模型训练到实际部署的全流程实验，推动智能监测系统的发展。
本项目旨在实现基于YOLOv8模型的多姿态行为识别系统，通过采集并分析站立、摔倒、坐姿、深蹲和跑步五种常见行为，系统能够对这些姿态进行准确识别。项目包含完整的源代码、数据集、训练流程以及PyQt5界面，用户可以快速上手并进行部署。
随着人工智能技术的发展，深度学习在多个领域取得了显著突破。YOLOv8作为当前流行的目标检测模型，在多个实际应用中表现出了强大的检测能力。本项目结合YOLOv8和PyQt5框架，创建了一款睡觉和睡岗状态检测识别系统，适用于监控、安防以及健康监测等领域。项目提供完整的源码、数据集、训练教程及部署方案，用户可以轻松实现自己的应用。
本项目结合了YOLOv8目标检测模型与PyQt5图形界面工具，旨在开发一款智能翻越围栏检测系统。该系统能够通过多种方式（图片、视频、摄像头）实时监测和识别翻越攀爬围栏、墙壁的行为，具有广泛的应用场景，特别是在安全监控领域。
随着工业化的快速发展，粉尘污染成为了环境监测和工业安全中必须关注的问题。传统的粉尘检测方法往往依赖人工采样和实验室分析，周期长、成本高。基于计算机视觉的自动化粉尘检测系统能够实时、准确地监控环境，从而极大提高安全和管理效率。本项目基于最新的YOLOv8算法，实现了粉尘污染检测与识别，并提供完整源码、数据集和可视化界面，实现开箱即用。
本项目基于 YOLOv8目标检测算法，结合标注数据集和深度学习技术，实现 茶叶病虫害的自动识别与分类，并且配备了 PyQt5可视化界面，方便科研人员和茶农直接使用。
在现代畜牧业的发展中，智能养殖已成为提升生产效率、保障动物福利和优化饲养管理的关键方向。随着计算机视觉与人工智能技术的飞速进步，越来越多的研究者开始尝试将 行为识别与监测技术 引入猪的养殖场景，以便实现自动化管理与精细化养殖。尤其是猪的 采食、饮水、休息及异常行为，不仅直接反映了个体的健康状态，也间接体现了整个猪群的福利水平和饲养环境质量。
随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，基于人脸与眼部的检测与识别逐渐成为诸多应用的核心环节。从智能安防、智慧教育到智能驾驶、医疗辅助诊断，人的脸部特征与眼睛状态往往承载着重要的信息价值。例如，在驾驶员监测中，眼睛的闭合频率可以作为疲劳驾驶的关键指标；在教育场景中，学生的注视方向能反映注意力水平；在医疗健康领域，眼动特征又能帮助医生判断神经系统异常。
该系统不仅能应用于 科研与生态监测，也能为 教育与自然爱好者 提供直观的工具。未来，可在此基础上扩展更多鸟类种类，结合边缘计算与移动端部署，实现更广泛的应用价值。
随着公共安全需求不断增加，智能视频分析系统成为安防、校园、社区监控等场景的重要工具。本项目旨在提供一套 轻量、易用、高精度 的解决方案，让研究者和开发者能够快速体验并部署打架斗殴暴力行为识别模型，同时可用于教学、科研或实际安防项目。
铁路交通安全一直是社会关注的重点，尤其在铁轨周边出现行人不当行为（如坐卧、逗留、走动等）时，极易引发安全事故。传统的人工监控方式效率低下，容易出现漏检。 本项目基于 YOLOv8目标检测算法，结合 自采集+标注的数据集，实现了对 铁轨旁危险行为的实时自动识别。此外，项目集成了 PyQt5图形化界面，使检测与训练更加直观便捷，适合科研人员、开发者以及铁路相关单位直接使用与部署。
本项目集成了 YOLOv8 电瓶车/电动车检测模型 与 PyQt5 图形界面工具，实现了包括图片、文件夹、视频与摄像头等多种输入方式的电瓶车/电动车识别功能。配套完整源码与训练流程说明，确保你可以开箱即用、快速部署自己的电动车识别系统。
在这个项目中，利用YOLOv8的目标检测能力，结合深度学习的算法，通过预训练的模型对跌倒行为进行检测。系统支持从图片、视频、摄像头等多种输入源进行实时检测。使用PyQt5构建了图形界面，用户可以方便地上传图片、选择文件夹批量处理或直接使用摄像头进行实时监控。
本项目基于最新的 YOLOv8 目标检测算法，构建了一个可用于医学图像分析的疟疾细胞检测系统，聚焦于识别图像中的 恶性疟原虫（Plasmodium falciparum）。配合完整的数据集与可视化界面，支持多种输入方式，适用于科研教学、AI竞赛与医学辅助诊断方向。
在计算机视觉和人工智能的发展浪潮中，人体检测与行人识别 是一个极具应用价值和研究意义的方向。从智能监控到自动驾驶，从智慧城市到公共安全，人体检测数据集的质量与规模往往直接决定了算法模型的性能。本文将围绕一个包含 上千张图片、已完成划分与标注 的 人体检测、行人识别数据集 展开介绍，帮助研究者和开发者快速了解该数据集的特点、优势及其适用场景。
在现代农业领域，精准农业（Precision Agriculture） 已成为一个重要的发展方向。其中，杂草检测与识别 是提高作物产量、减少农药使用量、实现绿色农业的重要环节。本文将介绍一个 田间杂草检测数据集，该数据集共包含 4000张高质量图片，已完成科学划分与精确标注，可以直接应用于深度学习模型的训练与验证。
在智能驾驶与驾驶员辅助系统中，疲劳状态识别是确保行车安全的重要环节。通过对驾驶员眼睛、嘴部的状态检测，可以有效识别驾驶员是否存在 瞌睡、打哈欠、疲劳驾驶 等风险行为，从而及时预警，避免交通事故。本篇文章介绍的 驾驶中的疲劳状态识别数据集，已经完成划分与标注，开箱即可应用于模型训练。
本项目是一个面向实际应用的输电通道智能隐患检测系统，集成了 YOLOv8 模型，能够高效识别空中异物如气球、风筝、鸟巢、垃圾等，有效辅助电力巡检任务。
本项目围绕建筑行业中常见的钢筋识别与计数问题，基于先进的 YOLOv8 深度学习模型，构建了一个高效、稳定、可视化的智能检测系统。项目不仅实现了多场景支持（图片、视频、实时流）与目标自动计数，还通过 PyQt5 提供了友好的用户交互界面，极大地降低了使用门槛。结合完整的训练流程、可复用的数据集与权重，系统具备良好的扩展性与工程适配能力，适合教学科研、施工监控与智能运维等多类应用场景。未来，该系统也可进一步拓展为多类建材检测平台，为智能工地提供视觉 AI 支撑。
在机场、地铁、物流等公共安全场所，X光安检图像的人工识别存在耗时长、易漏检、人员依赖度高等问题。随着人工智能技术的发展，基于目标检测算法的智能安检系统逐渐成为主流解决方案。本项目基于最新的YOLOv8深度学习模型，构建了一套轻量、高效、可视化的 X光安检图像智能检测系统，可精准识别电池、刀具、打火机等八类常见违禁品/可疑物，结合图形界面，支持一键识别与部署，大幅提升安检自动化水平。
随着城市化进程的不断加快，城市交通问题日益严峻，交通流量激增带来的安全隐患和拥堵问题亟需更高效的技术手段进行智能管理与监控。无人机因其高机动性、广视角和低成本部署优势，已成为现代城市交通监控中的重要工具。 然而，无人机拍摄的交通图像存在视角复杂、目标密集、光照变化大等挑战，传统的图像处理方法难以应对多目标识别与快速响应的需求。因此，基于深度学习的目标检测算法，尤其是代表性的 YOLO 系列模型，成为解决无人机交通场景目标识别任务的关键技术。
在智能驾驶与智慧交通的研究中，交通标识与信号灯识别 是最基础且最关键的任务之一。为了方便研究人员和开发者快速上手目标检测模型训练，本数据集提供了 1000张交通场景图片，并且已经按照目标检测任务的需求完成了 数据标注与划分。该数据集可直接应用于 YOLO、Faster R-CNN、SSD 等深度学习模型的训练与测试。
在现代电子制造中，印刷电路板（PCB）是几乎所有电子设备的核心组成部分。随着PCB设计复杂度不断增加，人工检测PCB缺陷不仅效率低，而且容易漏检或误判。因此，利用计算机视觉和深度学习技术对PCB缺陷进行自动检测成为行业发展的必然趋势。
随着城市化进程加快和塑料制品使用量增加，河道中的塑料垃圾问题日益严重。塑料瓶作为河道漂浮垃圾的主要类型，不仅破坏水体景观，还威胁水生生态系统的健康。传统的人工巡查方式效率低、成本高，难以满足实时监控与治理的需求。
在智能交通与自动驾驶技术快速发展的今天，如何高效、准确地感知道路环境已经成为研究与应用的核心问题。车辆、行人和交通信号灯作为城市交通系统的关键元素，对道路安全与交通效率具有直接影响。然而，真实道路场景往往伴随 复杂光照、遮挡、多目标混杂以及交通信号状态多样化 等挑战，使得视觉识别与检测任务难度显著增加。 为了推动相关研究与应用落地，我们构建了一个 7种交通场景数据集，涵盖 机动车、非机动车、行人及不同状态的交通信号灯。该数据集不仅具备场景多样性和标注精准性，而且已按照 train、val、test 划分，可直接应用于 目标检测、场景理解和交通管理系统 的研究和开发。
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![人体姿态[站着、摔倒、坐、深蹲、跑]检测数据集（6000张图片已划分、已标注）| AI训练适用于目标检测](https://s2.51cto.com/images/blog/202510/19143806_68f4874ed2f5b58309.png?x-oss-process=image/resize,m_fixed,w_116,h_70/ignore-error,1)
