面向对象编程和过程式编程是两种主流的编程范式，它们代表了组织和管理代码的两种不同思维方式。过程式编程关注的是执行步骤和顺序，而面向对象编程则将数据和操作数据的方法捆绑在一起，形成“对象”。理解它们的区别，有助于我们在…

一、项目介绍 本文基于深度学习目标检测算法YOLOv11，构建了一套骨折识别检测系统。系统采用标注了三类目标（骨折Fracture、无骨折No_Fracture及其他物体object）的YOLO格式数据集，数据集包含2108张训练图像、602张验证图像和301张…

一、项目介绍 随着工业制造对钢材质量要求的不断提升，钢材缺陷的自动化检测成为保证产品质量和生产效率的重要环节。本文基于最新的深度学习目标检测算法YOLOv12，构建了一套高效的钢材缺陷检测系统。系统涵盖六类典型缺陷：Bad Welding、Crack…

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&…