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基于YOLO的豆叶疾病分类项目(vue+flask+数据集+模型训练) 项目最后有环境依赖安装和部署运行演示教程(有项目较详细的说明文档) 一、技术栈 1.1 前端技术栈 - HTML5/CSS3：页面结构和样式 - Vue.js 3：前端响应式框架 - Element Plus 2.4.1：UI组件库 - JavaScript：前端交互逻辑 - Echarts: 前端图表库 1.2 算法端技术栈 - Python 3：主要编程语言 - Flask 2.3.3：Web应用框架 - Flask-CORS 4
视频中出现的文件分享链接： 百度网盘：https://pan.baidu.com/s/17dPscUb0er1U_sdv1sy7jQ?pwd=v56e OneDrive：https://1drv.ms/u/c/e445c20e701d3214/Ec1n6iWnI15CjkOMb7WwWEIBhVs9VxOns57wtCq_I7-F8g
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孚为智能的铁路集装箱箱号识别系统利用AI视觉技术，通过摄像头实时采集集装箱图像，结合OCR算法自动识别箱号，适用于火车进站、起重机作业和卡车运输等场景。系统支持复杂环境下的高精度识别，准确率超99%，大幅减少人工错误。
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