🚀 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

基于YOLO11n与Streamlit，本项目实现了一套轻量化、可落地的城市共享单车视觉盘点系统。核心聚焦“单车”单类检测，模型仅5.4MB，mAP@0.5高达0.994，兼顾边缘设备部署精度与速度。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、置信度及结构化报表，并内置可视化图表用于批量盘点。项目将“人工数车”升级为“AI一键统计”，为地铁口、商圈等场景的违停告警、调度地图及入栏率核算提供了高效、可复用的工程化PoC样例。

🧩 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。