互联网的出现彻底改变了我们如何访问和利用信息。因此，从Web-Browser中提取数据已成为各种应用程序的关键任务。随着在线信息的数量和多样性继续增长，对高效，准确的数据提取方法的需求变得越来越急切。响应这种需求，我们提出了一种创新解决方案：使用Yolo和Haar Cascade算法的基于网络摄像头的对象检测系统，旨在优化和增强直接从Gemini AI中提取相关数据的过程。传统的网络刮擦和数据提取方法通常由于动态的网页结构，多样化的内容格式以及对不断发展的网站的持续改编而面临挑战。我们提出的系统通过在熟悉的环境中整合高级对象检测技术来有效地解决这些挑战。这种方法不仅简化了数据提取过程，还可以解锁自动化和自定义的新机会。该系统与流行的Yolo3和Haar Cascade算法无缝集成，为个人和组织提供了一个用户友好的界面。利用最新的对象检测模型，系统准确地识别了嵌入Web内容中的各种对象，例如图像和多媒体元素。此功能对于自动化任务特别有价值