YOLOv8生菜生长周期识别检测系统（项目源码+YOLO数据集+模型权重+UI界面+python+深度学习+环境配置）

  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：