一、项目介绍 本文基于YOLOv12深度学习框架，开发了一套草莓病害智能识别检测系统，旨在实现草莓常见病害的高精度、实时检测。系统针对5类目标进行识别，包括橡胶病（Benh cao su）、黑斑病（Benh dom den&#…

一、项目介绍 本文设计并实现了一套基于深度学习的草莓病害识别检测系统，采用YOLOv11目标检测模型对草莓叶片和果实的病害进行精准识别。系统共识别5类目标，分别为“Benh cao su”（橡胶病）、“Benh dom den”（黑斑病&…

一、项目介绍 本文基于YOLOv12深度学习框架，设计并实现了一种高效的车辆类型识别检测系统。该系统支持12类车辆检测，包括大型巴士（big bus）、大型卡车（big truck）、不同尺寸的公交车（bus-l-, bu…

一、项目介绍 本文提出了一种基于深度学习的骨折识别检测系统，采用最新的目标检测算法YOLOv12实现骨折病灶的快速准确定位与分类。系统共识别三类目标：骨折（Fracture）、非骨折（No_Fracture）以及其他对象&am…

一、项目介绍 随着城市化进程加快，垃圾分类与回收成为环境保护的重要议题。传统垃圾识别方法依赖人工分拣，效率低且成本高。本文基于深度学习目标检测算法YOLOv11，开发了一套高效准确的垃圾检测系统，可自动识别10类常见垃圾&…

在Java生态的AI应用开发中，多环节AI能力的串联始终是落地过程中的核心痛点。实际业务中，一个完整的AI场景往往需要整合文档处理、向量化、检索、生成等多个功能，但传统开发模式下，不同能力的调用逻辑、参数传递、异常处理都需要编…

在AI技术普及的当下，基础AI能力已成为企业系统的重要组成部分。这些能力并非高深莫测的技术，而是能解决实际业务问题的实用工具，尤其在Java生态中，通过合适的框架整合，能让传统系统快速具备智能化特质，JBol…

文章目录CRC 的基本原理冗余码的计算方法常用生成多项式计算举例帧检验序列 FCS接收端的校验逻辑“无差错接受”与“可靠传输”在数据链路层传送数据时，为了保证数据传输的可靠性，必须采用差错检测措施。目前广泛使用的是循环冗余检验 CRC，Cy…