🚀 一、YOLO目标检测项目介绍

本UP主专注计算机视觉与人工智能领域，热爱把复杂的算法变成可用、可学、可落地的项目资源。分享原创AI项目，帮助初学者和开发者快速解决实际问题。额外可接定制项目：检测、分割、跟踪、创新涨点等。

所有项目均提供：✅ 完整源码  ✅ 完整数据集 ✅ 完整训练结构 ✅ 部署教程 ✅ 售后答疑 

📦 二、本项目核心信息

本项目基于YOLO11n与Streamlit，构建了一套面向社区智能回收柜与投放点的轻量化三类可回收物视觉识别系统。模型聚焦“金属、纸张、塑料”三类高价值可回收物，参数量仅2.6M，CPU即可实时推理，兼顾边缘部署的精度与效率。前端支持单图、批量、视频及摄像头四路输入，一键输出检测框、置信度与结构化报表，并内置类别分布图表与批量打包下载功能。系统通过配置文件实现业务话术与UI主题的零代码定制，将“人工分类”升级为“AI自动识别”，为垃圾分类运营提供可量化、可复用的工程化底座。

🧩 源码包含：

1. 完整项目源码，可直接运行。

2.完整数据集，已标注，支持训练。

3.训练文件，配置完备，一键启动。

4.PDF教学文档，部署 + 训练 + 常见问题。

🧠 你可以直接部署使用，也可以自己重新训练、改进模型

⚙️ 主要功能：

实时检测：图片 / 视频 / 摄像头

自定义数据集训练

输出：边界框 + 类别 + 置信度

🖼️ 效果展示：

🔒 三、知识产权与技术支持

原创声明

1. 本系列项目为本UP主独立原创开发。包括：代码实现、技术文档编写，优化训练等工作。

2. 项目结构清晰、注释完整，便于二次开发

3. 售后支持方式（添加请备注来意）：QQ：3781640478 微信：aiitleader

📋 四、使用建议与温馨提示

为确保双方高效，请在使用前确认以下事项：

📺 观看B站演示视频，确认功能符合你的需求

📖 阅读项目功能介绍文档，了解适用范围与限制

💬 添加联系方式时备注来意，直入主题更高效

UP主秉持专业、负责的原则编写项目，解答问题。也请你多一分理解与尊重，我会尽最大努力支持每一位用户。