Dev Mentor - Seq Serilog {"app": {"name": "order-service"},"elk": {"enabled": false,"url": "http://10.89.24.148:9200","indexFo…

一、项目介绍 摘要 本项目基于YOLOv8深度学习目标检测算法，开发了一套高效、精准的棉花品种智能分类检测系统。该系统能够自动识别并分类四种主要棉花品种：亚洲棉（G. arboreum）、海岛棉（G. barbadense）、…

一、项目介绍 摘要 本项目基于先进的YOLOv8深度学习算法，开发了一套高效精准的实时手势识别检测系统。系统能够准确识别10种常见手势，包括字母手势（A、D、I、L、V、W、Y）、数字手势（5、7）以及特殊手势&am…

一、项目介绍 项目背景 火焰与烟雾的检测在很多领域中都至关重要，特别是在火灾监控、工业安全、环境保护等领域。准确、实时地识别火焰和烟雾的存在，不仅可以有效减少灾害发生的损失，还能够为相关部门提供及时的预警信息。因此，…

一、项目介绍 本项目旨在开发一个基于深度学习的植物病害检测系统，采用YOLOv10目标检测模型，能够高效准确地识别和分类多种植物叶片上的病害。系统支持实时摄像头检测及图片视频检测，具有较强的实用性和可扩展性，适用于农业病害监…

一、项目介绍 本项目使用YOLO（You Only Look Once）目标检测算法进行特定杂草的自动识别，目标是通过计算机视觉技术识别并定位农田中的“0 ridderzuring”杂草，从而帮助农业自动化管理。杂草的及时识别与处理对于提高农业生产效率、…

一、项目介绍 本系统基于YOLOv10模型，专门设计用于检测和识别10类常见的农业害虫。这些害虫包括：army worm（粘虫）、legume blister beetle（豆芫菁）、red spider（红蜘蛛）、rice gall …

一、项目介绍 本文介绍了基于YOLOv10的香蕉成熟度检测系统，旨在通过计算机视觉技术自动识别和分类香蕉的成熟度。该系统能够准确区分六种不同的成熟度类别：新鲜成熟（freshripe）、新鲜未成熟（freshunripe）、…