基于yolo的芥兰成熟度目标检测产品系统

一、立项原因
人工采摘效率低且劳动力不足
芥蓝采摘是生产过程中最耗时、耗力且时效性要求高的环节之一。
随着农业劳动力老龄化和劳动力短缺问题加剧，依靠人工采摘的传统方式已无法满足现代农业大规模、集约化生产需求。
现有机器视觉检测模型不足
目前的芥蓝视觉检测模型存在：
模型体积过大：难以在低算力的移动设备或嵌入式设备上实时运行。
检测精度不足：不能准确识别芥蓝花蕾的成熟度，影响采摘机器人决策。
这导致现有模型无法满足实时、精准、轻量化的采摘需求。
技术发展提供了解决基础
计算机视觉和深度学习技术的不断进步为农业自动化和智能化提供了技术基础。
通过模型轻量化设计与特征提取优化，可以在保证检测精度的同时降低计算资源需求，推动农业机器人落地应用。
二、行业场景
现代设施农业生产
芥蓝作为一种具有较高市场和经济价值的蔬菜，需求量大、采摘频率高。
引入自动化检测与采摘系统，可显著降低人工成本、提升采摘效率。
农业智能化升级需求
农业正向数字化、智能化、自动化转型升级。
轻量化芥蓝成熟度检测模型可部署在树莓派等低功耗移动设备上，实现采摘机器人实时识别与决策，满足边缘计算场景需求。
精准农业与高附加值产业链
精准识别芥蓝花蕾成熟度，可避免过早或过晚采摘，保障产品品质和市场供应稳定。
该技术可推广至其他高价值蔬菜和果蔬，实现标准化、规模化的智能采摘管理。

芥蓝花蕾成熟度检测模块（核心模型）
功能目标：
通过改进的 YOLOv5s 模型实现芥蓝花蕾成熟度的实时精准检测。
主要功能：
使用 WSSK-MobileNetV3 轻量化特征提取网络，降低模型计算量和存储占用。
引入 WSSKNet 注意力机制，增强模型特征提取能力，提高检测精度。
采用 多阶段特征融合技术，整合不同层级的特征信息，提升复杂场景下的识别性能。
使用 SIOU 损失函数，优化检测框定位精度。
输出每个花蕾的检测结果，包括位置、成熟度类别与置信度。
结果输出与可视化模块
功能目标：
实时展示检测结果，并将数据输出给采摘机器人或管理人员。
主要功能：
在实时画面中标注检测框和成熟度标签。
生成统计数据，如成熟花蕾数量、分布情况。
通过图形化界面或 Web 界面输出结果。
提供检测结果 API 接口，供机器人控制系统调用。
价值：
便于人机交互和生产决策，辅助农户实时了解采摘情况。

技术栈
深度学习与计算机视觉
PyTorch、YOLOv5s、MobileNetV3
WSSKNet 注意力机制、深度可分离卷积
SIOU 损失函数、多阶段特征融合
嵌入式与边缘部署
树莓派 4B 开发板
模型转换工具：ONNX、TensorRT（或类似工具）
Python 环境、OpenCV 进行图像处理
系统开发
Python 脚本实现图像采集、预处理、模型推理
可选界面工具：Tkinter 或 Web 前端显示检测结果
实现亮点
模型轻量化与精度兼顾
在 MobileNetV3 轻量化网络基础上引入 WSSKNet 注意力机制，解决轻量化网络特征提取能力不足问题。
同时多阶段特征融合和 SIOU 损失函数进一步提升检测精度。
端侧实时部署
模型优化和参数压缩后可在树莓派 4B 上运行，实现实时采摘检测。
符合移动设备资源限制，适应农业田间复杂环境。
适用性与可扩展性
模型可迁移到其他蔬菜成熟度检测任务。
模块化架构便于未来接入采摘机器人或农业管理系统。