谷歌SEO

谷歌SEO

Products

当前位置：首页 > 谷歌SEO >

如何利用深度学习技术实现西红柿成熟度的精准检测？

96SEO 2026-02-19 12:27 0

src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200420578-1149508653.png"

如何利用深度学习技术实现西红柿成熟度的精准检测？

alt="基于深度学习的西红柿成熟度检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Django+web+训练代码+数据集)"

class="desc_img"

/>本视频演示了一款基于YOLO算法的西红柿成熟度检测系统，该系统支持多版本模型(YOLOv5/v8/v11/v12)自由切换，具备图片/视频/摄像头实时检测功能，并包含置信度调节、数据导出、历史追溯等实用模块。

系统采用Python+Django+Bootstrap技术栈，支持用户端和管理员端权限管理。

测试结果显示，YOLO12n模型表现最优(mAP40.6%)，YOLO11n速度最快(56.1ms)。

该系统为果蔬分拣提供了一站式解决方案，可有效提升检测效率和准确性。

id="%E8%A7%86%E9%A2%91%E6%BC%94%E7%A4%BA">视频演示

1.

算法的西红柿成熟度检测系统。

在果蔬种植与加工流通领域，西红柿成熟度的精准检测是把控分拣效率、保障果品品质与商品价值的关键，但传统人工分拣判断存在主观性强、效率低下、难以适配规模化检测场景的弊端，而定制化的算法检测系统又存在开发门槛高、调试周期长的痛点。

本项目精准解决这一核心需求，本次展示的系统，不仅集成了

YOLO

摄像头流检测等全场景检测功能，还加入了置信度调节、成熟度类别过滤、检测数据

Excel

导出、识别历史追溯及可视化展示等实用模块，同时支持用户端与管理员端的权限管理，还预置了脚本化无界面检测与模型自主训练功能，旨在提供开箱即用、可灵活适配不同西红柿成熟度检测需求的一站式解决方案。

接下来，让我们通过详细的功能演示，一同探索这套系统的技术细节与应用价值。

data-page-id="EPtAfObjVdVVZsc91GdcicCGnHd"

data-docx-has-block-data="false">

old-record-id-QbPUfsBRhdLBXfcSSBUcd4Tqnpf">

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202601/3687401-20260122195459096-454164006.jpg"

id="2.%20%E9%A1%B9%E7%9B%AE%E6%BC%94%E7%A4%BA">2.

项目演示

id="2.1%20%E7%99%BB%E5%BD%95%E7%95%8C%E9%9D%A2">2.1 用户登录界面

16px">登录界面布局简洁清晰，用户需输入用户名、密码验证后登录系统。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215195925375-1069183162.png"

id="2.3%20%E4%B8%BB%E7%95%8C%E9%9D%A2">2.2 主界面布局

16px">主界面采用三栏结构，左侧为功能操作区，中间用于展示检测画面，右侧呈现目标详细信息，布局合理，交互流畅。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215195942655-1128984739.png"

id="2.4%20%E4%BF%AE%E6%94%B9%E7%94%A8%E6%88%B7%E4%BF%A1%E6%81%AF">2.3 个人信息管理

16px">用户可在此模块中修改密码或更换头像，个人信息支持随时更新与保存。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215195956265-865576627.png"

id="2.5%20%E6%A3%80%E6%B5%8B%E5%8A%9F%E8%83%BD%E5%B1%95%E7%A4%BA">2.4 多模态检测展示

16px">系统支持图片、视频及摄像头实时画面的目标检测。

识别结果将在画面中标注显示，并且带有语音播报提醒，并在下方列表中逐项列出。

点击具体目标可查看其类别、置信度及位置坐标等详细信息。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200007445-1554354727.png"

2.5

16px">可以将检测后的图片、视频进行保存，生成新的图片和视频，新生成的图片和视频中会带有检测结果的标注信息，并且还可以将所有检测结果的数据信息保存到excel中进行，方便查看检测结果。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200017174-1778157381.jpg"

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200024800-951795186.png"

2.6 多模型切换

16px">系统内置多种已训练模型，用户可根据实际需求灵活切换，以适应不同检测场景或对比识别效果。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200037946-469032879.png"

2.7

16px">系统内支持用户对识别历史进行浏览，以方便用户查看历史识别记录，可以对识别历史的结果图片进行一个点击放大。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200052177-1827546095.png"

2.8

16px">系统内支持管理员端的登录操作，登录以后可以对用户信息进行编辑修改和删除，以方实现对用户信息的管理操作。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200104447-2013443014.png"

2.9

16px">系统内支持管理员对识别历史的单条和多条历史记录的一个浏览和删除操作，以方便管理员对识别历史进行管理。

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200114905-858001937.png"

id="3.%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A0%B8%E5%BF%83%E4%BB%A3%E7%A0%81">3.模型训练核心代码

16px">本脚本是YOLO模型批量训练工具，可自动修正数据集路径为绝对路径，从pretrained文件夹加载预训练模型，按设定参数（100轮/640尺寸/批次8）一键批量训练YOLOv5nu/v8n/v11n/v12n模型。

data-cke-widget-data="%7B%22lang%22%3A%22python%22%2C%22code%22%3A%22%23%20-*-%20coding%3A%20utf-8%20-*-%5Cn%5C%22%5C%22%5C%22%5Cn%E8%AF%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E7%94%A8%E4%BA%8E%E6%89%A7%E8%A1%8CYOLO%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E3%80%82%5Cn%5Cn%E5%AE%83%E4%BC%9A%E8%87%AA%E5%8A%A8%E5%A4%84%E7%90%86%E4%BB%A5%E4%B8%8B%E4%BB%BB%E5%8A%A1%EF%BC%9A%5Cn1.%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E4%BF%AE%E6%94%B9%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6%20(data.yaml)%EF%BC%8C%E5%B0%86%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%E6%9B%B4%E6%96%B0%E4%B8%BA%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E7%A1%AE%E4%BF%9D%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%97%B6%E8%83%BD%E6%AD%A3%E7%A1%AE%E6%89%BE%E5%88%B0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E3%80%82%5Cn2.%20%E4%BB%8E%20'pretrained'%20%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%A4%B9%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E6%8C%87%E5%AE%9A%E7%9A%84%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%82%5Cn3.%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E9%A2%84%E8%AE%BE%E7%9A%84%E5%8F%82%E6%95%B0%EF%BC%88%E5%A6%82epochs%2C%20imgsz%2C%20batch%EF%BC%89%E5%90%AF%E5%8A%A8%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%BF%87%E7%A8%8B%E3%80%82%5Cn%5Cn%E8%A6%81%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%EF%BC%8C%E5%8F%AA%E9%9C%80%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E8%BF%90%E8%A1%8C%E6%AD%A4%E8%84%9A%E6%9C%AC%E3%80%82%5Cn%5C%22%5C%22%5C%22%5Cnimport%20os%5Cnimport%20yaml%5Cnfrom%20pathlib%20import%20Path%5Cnfrom%20ultralytics%20import%20YOLO%5Cn%5Cndef%20main()%3A%5Cn%20%20%20%20%5C%22%5C%22%5C%22%5Cn%20%20%20%20%E4%B8%BB%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%87%BD%E6%95%B0%E3%80%82%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%E8%AF%A5%E5%87%BD%E6%95%B0%E8%B4%9F%E8%B4%A3%E6%89%A7%E8%A1%8CYOLO%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%B5%81%E7%A8%8B%EF%BC%8C%E5%8C%85%E6%8B%AC%EF%BC%9A%5Cn%20%20%20%201.%20%E9%85%8D%E7%BD%AE%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%82%5Cn%20%20%20%202.%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E4%BF%AE%E6%94%B9%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E7%9A%84YAML%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6%EF%BC%8C%E7%A1%AE%E4%BF%9D%E8%B7%AF%E5%BE%84%E4%B8%BA%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%E3%80%82%5Cn%20%20%20%203.%20%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E3%80%82%5Cn%20%20%20%204.%20%E4%BD%BF%E7%94%A8%E6%8C%87%E5%AE%9A%E5%8F%82%E6%95%B0%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E3%80%82%5Cn%20%20%20%20%5C%22%5C%22%5C%22%5Cn%20%20%20%20%23%20---%201.%20%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%92%8C%E8%B7%AF%E5%BE%84%20---%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E8%A6%81%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%9A%84%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%88%97%E8%A1%A8%5Cn%20%20%20%20models_to_train%20%3D%20%5B%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%7B'name'%3A%20'yolov5nu.pt'%2C%20'train_name'%3A%20'train_yolov5nu'%7D%2C%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%7B'name'%3A%20'yolov8n.pt'%2C%20'train_name'%3A%20'train_yolov8n'%7D%2C%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%7B'name'%3A%20'yolo11n.pt'%2C%20'train_name'%3A%20'train_yolo11n'%7D%2C%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%7B'name'%3A%20'yolo12n.pt'%2C%20'train_name'%3A%20'train_yolo12n'%7D%5Cn%20%20%20%20%5D%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E8%8E%B7%E5%8F%96%E5%BD%93%E5%89%8D%E5%B7%A5%E4%BD%9C%E7%9B%AE%E5%BD%95%E7%9A%84%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%EF%BC%8C%E4%BB%A5%E9%81%BF%E5%85%8D%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%E5%B8%A6%E6%9D%A5%E7%9A%84%E9%97%AE%E9%A2%98%5Cn%20%20%20%20current_dir%20%3D%20os.path.abspath(os.getcwd())%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20---%202.%20%E5%8A%A8%E6%80%81%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86YAML%E6%96%87%E4%BB%B6%20---%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E6%9E%84%E5%BB%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86yaml%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%9A%84%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%5Cn%20%20%20%20data_yaml_path%20%3D%20os.path.join(current_dir%2C%20'train_data'%2C%20'data.yaml')%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E8%AF%BB%E5%8F%96%E5%8E%9F%E5%A7%8Byaml%E6%96%87%E4%BB%B6%E5%86%85%E5%AE%B9%5Cn%20%20%20%20with%20open(data_yaml_path%2C%20'r'%2C%20encoding%3D'utf-8')%20as%20f%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20data_config%20%3D%20yaml.safe_load(f)%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86yaml%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%B8%AD%E7%9A%84%20'path'%20%E5%AD%97%E6%AE%B5%E4%BF%AE%E6%94%B9%E4%B8%BA%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E7%9B%AE%E5%BD%95%E7%9A%84%E7%BB%9D%E5%AF%B9%E8%B7%AF%E5%BE%84%5Cn%20%20%20%20%23%20%E8%BF%99%E6%98%AF%E4%B8%BA%E4%BA%86%E7%A1%AE%E4%BF%9Dultralytics%E5%BA%93%E8%83%BD%E6%AD%A3%E7%A1%AE%E5%AE%9A%E4%BD%8D%E5%88%B0%E8%AE%AD%E7%BB%83%E3%80%81%E9%AA%8C%E8%AF%81%E5%92%8C%E6%B5%8B%E8%AF%95%E9%9B%86%5Cn%20%20%20%20data_config%5B'path'%5D%20%3D%20os.path.join(current_dir%2C%20'train_data')%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20%E5%B0%86%E4%BF%AE%E6%94%B9%E5%90%8E%E7%9A%84%E9%85%8D%E7%BD%AE%E5%86%99%E5%9B%9Eyaml%E6%96%87%E4%BB%B6%5Cn%20%20%20%20with%20open(data_yaml_path%2C%20'w'%2C%20encoding%3D'utf-8')%20as%20f%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20yaml.dump(data_config%2C%20f%2C%20default_flow_style%3DFalse%2C%20allow_unicode%3DTrue)%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%23%20---%203.%20%E5%BE%AA%E7%8E%AF%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%AF%8F%E4%B8%AA%E6%A8%A1%E5%9E%8B%20---%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20for%20model_info%20in%20models_to_train%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20model_name%20%3D%20model_info%5B'name'%5D%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20train_name%20%3D%20model_info%5B'train_name'%5D%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%5C%5Cn%7B'%3D'*60%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%3A%20%7Bmodel_name%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%90%8D%E7%A7%B0%3A%20%7Btrain_name%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%7B'%3D'*60%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E6%9E%84%E5%BB%BA%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%9A%84%E5%AE%8C%E6%95%B4%E8%B7%AF%E5%BE%84%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20pretrained_model_path%20%3D%20os.path.join(current_dir%2C%20'pretrained'%2C%20model_name)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20if%20not%20os.path.exists(pretrained_model_path)%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E8%AD%A6%E5%91%8A%3A%20%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E6%96%87%E4%BB%B6%E4%B8%8D%E5%AD%98%E5%9C%A8%3A%20%7Bpretrained_model_path%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E8%B7%B3%E8%BF%87%E6%A8%A1%E5%9E%8B%20%7Bmodel_name%7D%20%E7%9A%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20try%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E5%8A%A0%E8%BD%BD%E6%8C%87%E5%AE%9A%E7%9A%84%E9%A2%84%E8%AE%AD%E7%BB%83%E6%A8%A1%E5%9E%8B%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20model%20%3D%20YOLO(pretrained_model_path)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20---%204.%20%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%20---%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%20%7Bmodel_name%7D...%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%B0%83%E7%94%A8train%E6%96%B9%E6%B3%95%E5%BC%80%E5%A7%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20model.train(%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20data%3Ddata_yaml_path%2C%20%20%23%20%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E9%85%8D%E7%BD%AE%E6%96%87%E4%BB%B6%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20epochs%3D100%2C%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%AE%AD%E7%BB%83%E8%BD%AE%E6%AC%A1%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20imgsz%3D640%2C%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E8%BE%93%E5%85%A5%E5%9B%BE%E5%83%8F%E5%B0%BA%E5%AF%B8%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20batch%3D8%2C%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%23%20%E6%AF%8F%E6%89%B9%E6%AC%A1%E7%9A%84%E5%9B%BE%E5%83%8F%E6%95%B0%E9%87%8F%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20name%3Dtrain_name%2C%20%20%20%20%20%20%23%20%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%90%8D%E7%A7%B0%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%7Bmodel_name%7D%20%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%AE%8C%E6%88%90%EF%BC%81%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20except%20Exception%20as%20e%3A%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E8%AE%AD%E7%BB%83%20%7Bmodel_name%7D%20%E6%97%B6%E5%87%BA%E7%8E%B0%E9%94%99%E8%AF%AF%3A%20%7Bstr(e)%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20print(f%5C%22%E8%B7%B3%E8%BF%87%E6%A8%A1%E5%9E%8B%20%7Bmodel_name%7D%EF%BC%8C%E7%BB%A7%E7%BB%AD%E8%AE%AD%E7%BB%83%E4%B8%8B%E4%B8%80%E4%B8%AA%E6%A8%A1%E5%9E%8B%5C%22)%5Cn%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20%20continue%5Cn%20%20%20%20%5Cn%20%20%20%20print(f%5C%22%5C%5Cn%7B'%3D'*60%7D%5C%22)%5Cn%20%20%20%20print(%5C%22%E6%89%80%E6%9C%89%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E8%AE%AD%E7%BB%83%E5%AE%8C%E6%88%90%EF%BC%81%5C%22)%5Cn%20%20%20%20print(f%5C%22%7B'%3D'*60%7D%5C%22)%5Cn%5Cnif%20__name__%20%3D%3D%20%5C%22__main__%5C%22%3A%5Cn%20%20%20%20%23%20%E5%BD%93%E8%AF%A5%E8%84%9A%E6%9C%AC%E8%A2%AB%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E6%89%A7%E8%A1%8C%E6%97%B6%EF%BC%8C%E8%B0%83%E7%94%A8main%E5%87%BD%E6%95%B0%5Cn%20%20%20%20main()%5Cn%22%2C%22classes%22%3Anull%7D"

data-widget="codeSnippet">#

-*-

(data.yaml)，将相对路径更新为绝对路径，以确保训练时能正确找到数据。

'pretrained'

main():"""主训练函数。

该函数负责执行YOLO模型的训练流程，包括：1.

---

这是为了确保ultralytics库能正确定位到训练、验证和测试集data_config['path']

'train_data')#

model_info['train_name']print(f"\n{'='*60}")print(f"开始训练模型:

{train_name}")print(f"{'='*60}")#

构建预训练模型的完整路径pretrained_model_path

'pretrained',

os.path.exists(pretrained_model_path):print(f"警告:

预训练模型文件不存在:

{pretrained_model_path}")print(f"跳过模型

{model_name}

调用train方法开始训练model.train(data=data_yaml_path,

数据集配置文件epochs=100,

{model_name}，继续训练下一个模型")continueprint(f"\n{'='*60}")print("所有模型训练完成！

")print(f"{'='*60}")if

__name__

当该脚本被直接执行时，调用main函数main()

cke_widget_drag_handler_container">

class="cke_reset

data-cke-widget-drag-handler="1"

data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202508/3687401-20250822165457676-1808144825.gif">

id="3.%20%E6%8A%80%E6%9C%AF%E6%A0%88">4.

技术栈

16px">前端界面：bootstrap

16px">数据库：SQLite（存储用户信息）

16px">模型：YOLOv5、YOLOv8、YOLOv11、YOLOv12

id="4.%20YOLO%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%88%E6%9E%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90">5.

YOLO模型对比与识别效果解析

id="4.1%20YOLOv5%2FYOLOv8%2FYOLOv11%2FYOLOv12%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AF%B9%E6%AF%94">5.1

YOLOv5/YOLOv8/YOLOv11/YOLOv12模型对比

16px">基于Ultralytics官方COCO数据集训练结果：

16px">关键结论：

    16px">精度最高：YOLO12n（mAP

    40.6%），显著领先其他模型（较YOLOv5nu高约6.3个百分点）；

    16px">速度最优：YOLO11n（CPU推理56.1ms），比YOLOv8n快42%，适合实时轻量部署；

    16px">效率均衡：YOLO12n/YOLO11n/YOLOv8n/YOLOv5nu参数量均为2.6M，FLOPs较低（YOLO12n/11n仅6.5B）；YOLOv8n参数量（3.2M）与计算量（8.7B）最高，但精度优势不明显。

    16px">综合推荐：

      16px">追求高精度：优先选YOLO12n（精度与效率兼顾）；

      16px">需高速低耗：选YOLO11n（速度最快且精度接近YOLO12n）；

      16px">YOLOv5nu/YOLOv8n因性能劣势，无特殊需求时不建议首选。

      id="5.2%C2%A0%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%9B%86%E5%88%86%E6%9E%90">5.2 数据集分析

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100125970-1365526753.jpg"

      16px">数据集中训练集和验证集一共1900+张图片，数据集目标类别3种

      style="font-family:

      sans-serif">，数据集配置代码如下：

      data-cke-widget-wrapper="1">

      alt="数据集"

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202602/3687401-20260215200152280-933414200.png"

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100104223-847462339.jpg"

      alt="train_batch1"

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100112233-1885990737.jpg"

      id="5.%20%E7%BB%93%E6%9D%9F%E8%AF%AD">

      style="font-size:

      16px">上面的图片就是部分样本集训练中经过数据增强后的效果标注。

      id="5.3%20%E8%AE%AD%E7%BB%83%E7%BB%93%E6%9E%9C">5.3

      训练结果

      alt="confusion_matrix_normalized"

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100450332-337466113.png"

      16px">混淆矩阵显示中识别精准度显示是一条对角线，方块颜色越深代表对应的类别识别的精准度越高

      style="font-family:

      sans-serif">。

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100142184-1128691154.png"

      Score）是统计学和机器学习中用于评估分类模型性能的核心指标，综合了模型的精确率（Precision）和召回率（Recall），通过调和平均数平衡两者的表现。

      16px">当置信度为0.394时，所有类别的综合F1值达到了0.83（蓝色曲线）。

      data-src="https://img2024.cnblogs.com/blog/3687401/202512/3687401-20251203100201216-326276940.png"

      16px">mAP@0.5：是目标检测任务中常用的评估指标，表示在交并比（IoU）阈值为0.5时计算的平均精度均值（mAP）。

      其核心含义是：只有当预测框与真实框的重叠面积（IoU）≥50%时，才认为检测结果正确。

      16px">图中可以看到综合mAP@0.5达到了0.858（85.8%）。

      id="4.%20YOLO%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E5%AF%B9%E6%AF%94%E4%B8%8E%E8%AF%86%E5%88%AB%E6%95%88%E6%9E%9C%E8%A7%A3%E6%9E%90">6.

      源码获取方式

      源码获取方式：https://www.bilibili.com/video/BV1R7zfBpE9h/

      class="post-meta-container">

      标签： 基于深度学习的西红柿成熟度检测系统演示与介绍(YOLOv12/v11/v8/v5模型+Django+web+训练代码+数据集)

      SEO优化服务内容导航

      SEO优化服务概述

      作为专业的SEO优化服务提供商，我们致力于通过科学、系统的搜索引擎优化策略，帮助企业在百度、Google等搜索引擎中获得更高的排名和流量。我们的服务涵盖网站结构优化、内容优化、技术SEO和链接建设等多个维度。

      百度官方合作伙伴 白帽SEO技术 数据驱动优化 效果长期稳定

      SEO优化核心服务

      网站技术SEO

      • 网站结构优化 - 提升网站爬虫可访问性
      • 页面速度优化 - 缩短加载时间，提高用户体验
      • 移动端适配 - 确保移动设备友好性
      • HTTPS安全协议 - 提升网站安全性与信任度
      • 结构化数据标记 - 增强搜索结果显示效果

      内容优化服务

      • 关键词研究与布局 - 精准定位目标关键词
      • 高质量内容创作 - 原创、专业、有价值的内容
      • Meta标签优化 - 提升点击率和相关性
      • 内容更新策略 - 保持网站内容新鲜度
      • 多媒体内容优化 - 图片、视频SEO优化

      外链建设策略

      • 高质量外链获取 - 权威网站链接建设
      • 品牌提及监控 - 追踪品牌在线曝光
      • 行业目录提交 - 提升网站基础权威
      • 社交媒体整合 - 增强内容传播力
      • 链接质量分析 - 避免低质量链接风险

      SEO服务方案对比

      服务项目 基础套餐 标准套餐 高级定制
      关键词优化数量 10-20个核心词 30-50个核心词+长尾词 80-150个全方位覆盖
      内容优化 基础页面优化 全站内容优化+每月5篇原创 个性化内容策略+每月15篇原创
      技术SEO 基本技术检查 全面技术优化+移动适配 深度技术重构+性能优化
      外链建设 每月5-10条 每月20-30条高质量外链 每月50+条多渠道外链
      数据报告 月度基础报告 双周详细报告+分析 每周深度报告+策略调整
      效果保障 3-6个月见效 2-4个月见效 1-3个月快速见效

      SEO优化实施流程

      我们的SEO优化服务遵循科学严谨的流程，确保每一步都基于数据分析和行业最佳实践：

      1

      网站诊断分析

      全面检测网站技术问题、内容质量、竞争对手情况，制定个性化优化方案。

      2

      关键词策略制定

      基于用户搜索意图和商业目标，制定全面的关键词矩阵和布局策略。

      3

      技术优化实施

      解决网站技术问题，优化网站结构，提升页面速度和移动端体验。

      4

      内容优化建设

      创作高质量原创内容，优化现有页面，建立内容更新机制。

      5

      外链建设推广

      获取高质量外部链接，建立品牌在线影响力，提升网站权威度。

      6

      数据监控调整

      持续监控排名、流量和转化数据，根据效果调整优化策略。

      SEO优化常见问题

      SEO优化一般需要多长时间才能看到效果？
      SEO是一个渐进的过程，通常需要3-6个月才能看到明显效果。具体时间取决于网站现状、竞争程度和优化强度。我们的标准套餐一般在2-4个月内开始显现效果，高级定制方案可能在1-3个月内就能看到初步成果。
      你们使用白帽SEO技术还是黑帽技术？
      我们始终坚持使用白帽SEO技术，遵循搜索引擎的官方指南。我们的优化策略注重长期效果和可持续性，绝不使用任何可能导致网站被惩罚的违规手段。作为百度官方合作伙伴，我们承诺提供安全、合规的SEO服务。
      SEO优化后效果能持续多久？
      通过我们的白帽SEO策略获得的排名和流量具有长期稳定性。一旦网站达到理想排名，只需适当的维护和更新，效果可以持续数年。我们提供优化后维护服务，确保您的网站长期保持竞争优势。
      你们提供SEO优化效果保障吗？
      我们提供基于数据的SEO效果承诺。根据服务套餐不同，我们承诺在约定时间内将核心关键词优化到指定排名位置，或实现约定的自然流量增长目标。所有承诺都会在服务合同中明确约定，并提供详细的KPI衡量标准。

      SEO优化效果数据

      基于我们服务的客户数据统计，平均优化效果如下：

      +85%
      自然搜索流量提升
      +120%
      关键词排名数量
      +60%
      网站转化率提升
      3-6月
      平均见效周期

      行业案例 - 制造业

      • 优化前：日均自然流量120，核心词无排名
      • 优化6个月后：日均自然流量950，15个核心词首页排名
      • 效果提升：流量增长692%，询盘量增加320%

      行业案例 - 电商

      • 优化前：月均自然订单50单，转化率1.2%
      • 优化4个月后：月均自然订单210单，转化率2.8%
      • 效果提升：订单增长320%，转化率提升133%

      行业案例 - 教育

      • 优化前：月均咨询量35个，主要依赖付费广告
      • 优化5个月后：月均咨询量180个，自然流量占比65%
      • 效果提升：咨询量增长414%，营销成本降低57%

      为什么选择我们的SEO服务

      专业团队

      • 10年以上SEO经验专家带队
      • 百度、Google认证工程师
      • 内容创作、技术开发、数据分析多领域团队
      • 持续培训保持技术领先

      数据驱动

      • 自主研发SEO分析工具
      • 实时排名监控系统
      • 竞争对手深度分析
      • 效果可视化报告

      透明合作

      • 清晰的服务内容和价格
      • 定期进展汇报和沟通
      • 效果数据实时可查
      • 灵活的合同条款

      我们的SEO服务理念

      我们坚信，真正的SEO优化不仅仅是追求排名，而是通过提供优质内容、优化用户体验、建立网站权威，最终实现可持续的业务增长。我们的目标是与客户建立长期合作关系，共同成长。

      提交需求或反馈

      Demand feedback

      产品中心

      SEO基础

      SEO技术

      联系我们

      • 联系人：云久网络科技
      • 业   务：首页广告位联系客服
      • 微   信：602911396
      • 邮   箱：
      • 地   址：
      鲁ICP备2024132558号 Copyright 2022. 云久网络科技96SEO Rights Reserved.
      云久网络科技专注于SEO优化、网络技术服务、网站快速排名、整站优化以及关键词排名推广，助您在激烈的网络竞争中脱颖而出，提升网站流量和品牌影响力。