【算法介绍】 基于YOLOv8的玻璃瓶塑料瓶检测系统是一个利用深度学习技术的先进解决方案，专注于对图像、视频或实时摄像头流中的玻璃瓶和塑料瓶进行快速准确的检测与定位。该系统通过YOLOv8这一高效的目标检测算法，能够在多种应用场景下展现卓越的性能。 YOLOv8模型继承了YOLO系列算法的诸多优点，并进行了显著改进，如引入新的骨干网络CSPDarknet53和PANet作为颈部网络，这些改进提

数据集格式：VOC+YOLO格式 图片数量：3331张 标注数量(xml文件个数)：3331 标注数量(txt文件个数)：3331 标注类别数：1 标注类别名称：['bottle'] 使用标注工具：labelImg 标注规则：对类别进行画水平矩形框 图片示例： 标注示例：

数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：8943 标注数量(xml文件个数)：8943 标注数量(txt文件个数)：8943 标注类别数：2 标注类别名称:["glass-bottle","plastic-bottle"] 每个类别标注的框数： glass

应用背景 瓶盖作为包装行业的重要组成部分，其生产过程中的管理和质量控制至关重要，不管是酒瓶还是其他饮料制品，瓶盖都是作为防伪溯源重要部分，目前大部分厂家还是以喷码机、激光打标机等设备，如：在产品生产的过程中把码喷印在产品上或在瓶盖内部打上二维码，进行一物一码的营销或者防伪溯源，但使用二维码、条形码和喷码进行塑料瓶盖工业生产溯源存在一些缺点： 1、易损性：二维码或条形码可能会因为磨损、污染或损坏

偶然从网上看到一则关于我们几乎每天都在使用的塑料瓶的知识，吓了一跳，看来无知真是害死人呀！[@more@] 就此事我又想到：这些本来应该成为生活常识的知识，恐怕连一些专业人员也未必清楚，更甭说普通百姓了。像这样关乎千千万万群众身体健康的常识，为什么不普及呢？没让普通百姓都了解这些知识，那么我们的政府有关部门算不算失职呢？ 这篇网文的原始出处一下子难以确切查证。我查询的结果，最早是2009-2