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摘要
Abstract
1 引言
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 本文结构安排
2 相关理论与技术基础
2.1 目标检测与YOLO系列
2.2 评价指标与损失函数
3 算法与模型设计
3.1 任务定义与数据集构建
3.2 基于YOLOv8的检测模型
3.3 训练策略与系统集成
4 实验与结果分析
4.1 数据集介绍与实验环境
4.2 实验设计与训练过程
4.3 实验结果与分析
4.4 系统功能实现
5 总结与展望
5.1 工作总结
5.2 未来展望
项目介绍
为解决传统水果成熟度人工检测效率低、误差大、主观性强，难以适配规模化农业自动化分选的行业痛点，本项目设计并实现一款基于YOLOv8的水果成熟度检测系统，以草莓为核心检测对象，兼顾检测精度与边缘部署实时性。系统依托深度学习目标检测技术，自建多场景草莓成熟度数据集，结合混合数据增强与迁移学习策略优化轻量化YOLOv8n模型，有效提升复杂田间、厂房场景下的检测泛化能力。基于Flask框架搭建B/S架构可视化平台，集成单图检测、批量图片检测、视频检测及摄像头实时检测功能，支持检测结果可视化展示、数据存储与CSV格式导出。经多组对比实验验证，系统可精准区分成熟与未成熟草莓，边缘设备推理速度满足工业实时分选需求，可有效降低水果产后损耗，适配现代农业智能化分选场景，同时具备良好的跨品类迁移拓展性。
开发环境
开发语言：Python
Web后端框架：Flask
深度学习框架：PyTorch、Ultralytics YOLOv8
图像处理框架：OpenCV 数据库：SQLite
系统架构：B/S 架构 开发工具：PyCharm
运行环境：Python3.9及以上、CUDA11.8、cuDNN8.7.0
支持定做：java/php/python/android/小程序/vue/爬虫/c#/asp.net
系统实现
视频检测模块支持上传本地视频文件或输入视频URL，实现流程为：服务层调用OpenCV接口读取视频帧，按固定帧率（默认25FPS）抽取帧并发送至模型层推理；模型层对每帧图像执行推理并可视化，将处理后的帧写入新视频文件；服务层记录每帧的检测耗时与目标数量，生成视频检测报告；前端支持实时播放处理后的视频，同时展示帧级别的检测统计信息。