基于YOLOv5深度学习的草莓成熟度检测系统设计与实现 —— YOLOv5 + 自定义UI界面 + 数据集

引言

随着现代农业技术的进步，水果的智能化分类与检测技术已经逐渐成为农业管理的重要组成部分。草莓作为广受欢迎的水果，果实的成熟度直接影响到其市场价值及消费者的购买决策。因此，开发一种基于深度学习的草莓成熟度检测系统，不仅可以帮助农户优化采摘时间，还能提高水果分拣和质量控制的效率。

本文将详细介绍如何基于深度学习框架 YOLOv5 结合自定义 UI 界面实现草莓成熟度检测系统。具体内容涵盖数据准备、模型训练、UI设计以及代码实现等多个方面，展示一个完整的、可用于实际应用的草莓成熟度检测系统。

目录

引言

系统设计与实现

1. 数据集准备

1.1 数据集来源与采集

数据采集

1.2 数据标注

YOLO 格式标签

示例

1.3 data.yaml 文件配置

1.4 数据增强

2. YOLOv5 模型训练

2.1 环境配置

2.2 模型训练

2.3 模型评估

2.4 模型推理

3. UI 界面设计

3.1 安装 PyQt5

3.2 UI 界面设计

3.3 功能实现

4. 系统优化与扩展

4.1 模型优化

4.2 多模态融合

4.3 集成到农业管理系统

5. 结论与展望

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系统设计与实现

整个系统由以下几个部分组成：

1. 数据集准备：准备适用于草莓成熟度检测的数据集，包括数据采集、标注和处理。
2. YOLOv5 模型训练：基于自定义数据集训练成熟度检测模型。
3. UI界面设计：设计并实现一个友好的用户界面，用于展示检测结果。
4. 实时检测与推理：利用摄像头采集图像并实时检测草莓的成熟度。
5. 报警系统与提示：当检测到不成熟或过熟的草莓时，