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基于 YOLOv8 的车辆速度检测系统：提升都市区域的道路安全和交通管理
通过监测车辆速度来实现交通安全，本研究集中在对象识别与车辆速度估计的监督学习应用，针对孟加拉国特定的交通条件和安全问题，提出了一种高效可行的解决方案，这项工作对该领域做出了显著贡献。
PDF25 days ago
基于 Yolov8 模型的驾驶员面部疲劳检测研究
疲劳驾驶检测技术基于 YOLOv8 深度学习模型的研究与应用，以有效预防为目标，通过详细讨论模型方法和技术，介绍不同数据集的处理方法和算法原理，致力于提供强大的技术解决方案，减少交通事故和保护生命。
PDFa month ago
蚊融：使用深度学习进行蚊虫、蚊群和孳生地的实时检测的多类别数据集
本文介绍了一种综合方法，利用 MosquitoFusion 多类别数据集和先进的计算机视觉技术实现实时蚊虫检测，并通过预训练的 YOLOv8 模型和地理信息系统 (GIS) 的集成分析，提供了有关空间模式的宝贵见解。
PDF3 months ago
基于移动设备上的无人机交通视频的实时车辆检测和城市交通行为分析
本论文研究了基于无人机交通视频的实时车辆检测和城市交通行为分析系统。通过使用无人机收集交通数据，并结合 YOLOv8 模型和 SORT 跟踪算法，在 iOS 移动平台上实现对象检测和跟踪功能。使用动态计算方法实时处理性能，计算车辆的微观和宏
PDF4 months ago
基于深度学习的纤维和导管的分割与特征化
利用 YOLOv8 模型，本研究提出一种深度学习方法，用于高效分析和定量木材细胞，实现了快速准确的纤维和导管分割，为实际应用提供了有效的解决方案。
PDF5 months ago
医学影像中的全面多模态分割：结合 YOLOv8 和 SAM 与 HQ-SAM 模型
利用 YOLOv8 模型和 SAM 模型，本文提出了一种综合方法，用于在多样性医学成像数据集中分割感兴趣区域 (ROI)，包括超声、CT 扫描和 X 射线图像。结果表明，SAM 模型在医学图像分割方面的准确性和整体性能上表现更好，而 HQ-
PDF9 months ago
基于后处理的孟加拉文档布局分析与 YOLOV8
利用 YOLOv8 模型和创新的后处理技术，本文着重于增强孟加拉文档布局分析（DLA），通过采用数据增强方法解决复杂孟加拉文字符的独特挑战，并通过细致的验证集评估和基于完整数据集的微调来实现准确的元素分割。我们的组合模型结合后处理优于单个基
PDF10 months ago
使用深度学习方法筛选儿童自闭症谱系障碍：通过与其他模型进行比较来评估 YOLOv8 的分类模型
本研究使用 YoloV8 模型对 Kaggle 数据集中的面部图像进行分析，通过深度学习技术帮助自闭症儿童的诊断和分类，以提高早期干预和治疗效果。
PDFa year ago