基于YOLOv10的农场实时目标检测系统(python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型)

摘要:

        基于YOLOv10的农场实时目标检测系统,利用4393张图片(3905张训练集,488张验证集)进行模型训练,最终开发出一个高效的农场目标检测模型。为了方便用户操作和实时检测,本系统还开发了基于Python和PySide6的图形用户界面(GUI),实现了农场目标的实时检测功能。此外,为保障系统安全,系统还配备了用户登录界面,需通过账户和密码方可访问。完整的数据集、检测系统源代码以及已训练好的模型可通过文末链接获取。

1.主要功能:

(1)用户注册、登录与密码修改功能,确保系统的安全性。

(2)支持自定义系统标题、简介及封面,提升用户体验。

(3)检测界面具备最小化、最大化以及退出系统功能。

(4)支持对单张图片、图片文件夹、视频或摄像头进行目标检测。

(5)具备检测暂停、结果保存和检测结束功能,提升灵活性。

(6)可自由切换检测模型,满足不同场景需求。

(7)允许用户调整检测的置信度和IoU阈值

(8)支持单类目标或特定目标的检测,适应性强。

(9)实时展示检测目标的详细信息及检测用时

(10)自动记录所有检测目标的坐标信息,方便后续分析。

目标检测系统更多的功能介绍以及详细的操作教程请参考链接:目标检测系统操作说明【用户使用指南】(python+pyside6界面+系统源码+可训练的数据集+也完成的训练模型)-CSDN博客

2.意义:

        目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分,为农业智能化发展提供了核心技术支持。农场中的实时目标检测,特别是针对作物和农业设备的监控,对于提高农业生产效率和作物管理至关重要。因此,开发高效的目标检测算法是实现现代农业智能化的基础。

3.数据集介绍:

本系统所使用的数据集包括训练集(3905张)、验证集(488张)和测试集(489张)。数据标签采用YOLO模型常用的TXT格式,方便直接应用于YOLOv10模型的训练。数据集涵盖 54 种类别:beans: 豆类, bicycle: 自行车, bitter_melon: 苦瓜, bok_choy: 小白菜, broccoli: 西兰花, cabbage: 卷心菜, car: 汽车, carrot: 胡萝卜, cat: 猫, cauliflower: 花椰菜, chicken: 鸡, chilli_plant: 辣椒植物, coriander: 香菜, corn_plant: 玉米植物, cow: 牛, cucumber: 黄瓜, denglong: 灯笼, dog: 狗, duck: 鸭, egg: 蛋, eggplant: 茄子, eggplant_plant: 茄子植物, flower: 花, fresh_apple: 新鲜苹果, garlic_plant: 大蒜植物, grape: 葡萄, horse: 马, lettuce: 生菜, melon: 甜瓜, napa_cabbage: 大白菜, onion: 洋葱, orange: 橙子, peach: 桃子, peacock: 孔雀, pepper: 胡椒, peppermint: 薄荷, person: 人, pig: 猪, pineapple: 菠萝, potato: 土豆, pumpkin: 南瓜, rabbit: 兔子, robotcar: 机器人汽车, rotten_apple: 烂苹果, scallion: 葱, sheep: 羊, soybean_plant: 大豆植物, strawberry: 草莓, sweet_potato: 红薯, tomato: 西红柿, tomato_plant: 西红柿植物, tractor: 拖拉机, water_melon: 西瓜, zucchini: 西葫芦

4.检测效果展示:

部分检测结果如下所示,展示了系统在不同场景下的检测表现。

5.YOLOv10模型概述:

        YOLOv10 的独特创新在于完全消除了后处理过程中对非极大值抑制(NMS)的依赖,这是提升推理速度的一大进步。该模型采用了一种全新的无 NMS 训练方法,通过双标签分配机制,确保模型在捕获关键检测特征的同时保持高计算效率,从而实现了精度和速度的平衡。此方法不仅减少了冗余预测,还加速了推理过程。

        此外,YOLOv10 的架构改进引入了轻量级分类头、空间通道解耦下采样和等级引导块设计,每个设计都大幅减少了计算需求和参数数量。这些优化不仅提升了模型的运算效率,还增强了其在多种设备上的适用性,能够从高性能服务器扩展到资源有限的边缘设备。

        经过大量的测试,YOLOv10 在性能与效率的平衡上设定了新的行业标准。与 YOLOv9 相比,它在减少延迟和模型尺寸方面实现了显著改进,同时仍然提供了竞争力或更优的检测精度。这一成就在应用于 COCO 数据集时尤为显著,YOLOv10 在各项检测指标上均取得了显著的提升,进一步巩固了其在实时目标检测技术领域的领导地位。

6.模型的训练结果:

模型是已经训练好了的。训练结果保存在"runs\detect\train"目录下的。其中"runs\detect\train\best.pt"是训练过程中获得的最佳模型。

如果你需要重新训练模型,请参考链接:目标检测系统中需要【重新训练模型】说明-CSDN博客

7.系统界面展示:

用户界面:

初始化界面:

检测界面:

完整项目文件代码获取链接:

https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp2Vmphp

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