摘要
针对生菜生长周期中不同阶段（育苗盘、空荚、发芽、豆荚、幼嫩期）的自动识别需求，本文基于YOLOv8目标检测算法构建了一套生菜生长周期检测系统。系统使用包含1,060张训练图像、299张验证图像和151张测试图像的自建数据集，共标注5个类别。实验结果表明，模型在验证集上的mAP50达到0.68–0.70，mAP50-95达到0.53–0.55，精确率约为0.88，召回率约为0.91，最佳F1值为0.91。混淆矩阵分析显示，模型对“Ready”和“empty_pod”类别识别效果良好，但在“germination”与“pod”之间存在一定程度的混淆，“young”类别也存在少量漏检。总体而言，该模型在受控环境下具备较好的实用价值，可为生菜工厂化育苗和智能化生长监测提供技术支撑。
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项目演示视频
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目录
摘要
项目演示视频
功能模块
1、用户管理模块
2、界面与交互模块
3、检测源管理模块
4、检测参数配置模块
5、YOLO检测核心模块
6、结果显示模块
7、结果保存模块
8、工具栏功能
9、辅助功能
10、数据校验模块
引言
背景
数据集介绍
训练过程
训练结果
1、总体评价
2、混淆矩阵分析（confusion_matrix.png 与 normalized）编辑编辑
表现较好的类别：