YOLOFuse与截图工具生态：构建高效、合规的AI视觉研发工作流 在智能安防、夜间巡检和自动驾驶等现实场景中，单一可见光摄像头常常“看不清”——低光照、雾霾、遮挡让传统目标检测模型频频漏检。而红外图像能捕捉热辐射信息，在完全无光环境下依…

YOLOFuse掘金社区合作：前端后端AI全栈开发者覆盖 在智能安防、自动驾驶和工业巡检日益普及的今天，一个现实问题始终困扰着工程师：当夜晚降临、烟雾弥漫或光照极弱时，传统摄像头拍出的画面几乎一片漆黑，基于可见光的目标…

YOLOFuse与ComfyUI集成可能性探讨：构建图形化工作流 在夜间监控、火灾现场或复杂工业环境中，仅靠可见光摄像头常常“看不清”目标。而红外图像虽能穿透黑暗，却缺乏纹理细节——这正是多模态融合的用武之地。当RGB与热成像数据被有效结合&…

随着5G通信、工业互联网与高端装备制造的加速融合，光纤滑环作为实现光信号与电能同步传输的核心部件，其技术迭代与市场格局正经历深刻变革。2025年，国产光纤滑环企业通过技术突破与产业链整合，不仅在民用领域占据主…

YOLOFuse：让RGB-IR双模态检测真正“开箱即用” 在智能监控系统逐渐从“看得见”迈向“看得准”的今天，一个现实问题日益凸显：夜间、雾霾、火场等低能见度环境下，传统基于可见光摄像头的目标检测性能断崖式下降。而与此同时&#…

YOLOFuse：让多模态检测走向全球 在城市安防系统中，一个常见的难题是——夜晚的监控摄像头常常“失明”。路灯昏暗、阴影遮挡、远处行人模糊不清，传统基于可见光的目标检测模型在这种场景下准确率急剧下降。而与此同时，红外传感器却…

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真…

YOLOFuse与原版YOLOv8的区别：为什么需要专为双模态设计？ 在安防监控、自动驾驶和夜间巡检等现实场景中，光照条件往往极不稳定——昏暗的街道、浓雾弥漫的高速公路、烟尘笼罩的火灾现场……这些环境对依赖可见光图像的传统目标检测模型构成了严…