深度学习基于YOLOV11果园樱桃成熟度检测系统 ![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/60b7c78c1cbda1331bea9426c41d41d5.png)
 果园樱桃成熟度检测数据集，6362张（存在数据增强），yolo和voc两种标注方式

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训练集：5571张，验证集：526张，测试集：265张
3类目标，图像尺寸1280*1280
类别名称: 每一类图像数 ，每一类标注数
half_cherry: 4096,19834
unripe_cherry: 4355,34023
ripe_cherry: 3761,45707
image num: 6362![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/f1fd92f6c345a64cff0ab4f7325b2eab.png)


模型代码：模型训练使用yolov11n训练，30个epoch训练结果，map如描述图所示。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/d306a177ab960585f3d0baa3ca1994e6.png)

qt界面：运行界面采用qt编写，本项目已经训练好模型，配置好环境后可直接使用，运行效果见描述图像![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/2e8cfe9e8d7e22268ac1202a17856e00.png)



# 果园樱桃成熟度检测数据集![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/8e0fa875db24bfa7e39c582dbcce1c36.png)


| 项目 | 详情 |
| --- | --- |
| 数据集名称 | 果园樱桃成熟度检测数据集 |
| 总图片数量 | 6362张（含数据增强） |
| 图像分辨率 | 1280×1280 |
| 标注格式 | YOLO + VOC 双格式标注 |
| 数据集划分 | 训练集：5571张   验证集：526张   测试集：265张 |
| 目标类别（图像数，标注框数量） | half_cherry（半熟樱桃）：4096张，19834个标注   unripe_cherry（未成熟樱桃）：4355张，34023个标注   ripe_cherry（成熟樱桃）：3761张，45707个标注 |
| 配套模型 | YOLOv11n，训练轮次30 epoch，提供训练完成权重 |
| 可视化界面 | QT开发可视化检测系统，支持图片/视频/摄像头检测，开箱即用 |

## 数据集摘要![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/47d97a1530ed4e7f8485b09b3e6034b8.png)


本数据集为果园樱桃成熟度目标检测数据集，实拍果园樱桃图像并做数据增强扩充，一共6362张1280×1280高清图像，划分训练、验证、测试集；标注包含3类樱桃成熟状态：未成熟、半熟、成熟樱桃，同时提供YOLO、VOC两种主流标注格式，适配绝大多数目标检测框架。配套YOLOv11n训练代码、30轮训练权重以及QT可视化推理界面，配置环境后可直接推理测试。![在这里插入图片描述](https://developer.qcloudimg.com/http-save/yehe-12490569/e81036b071affa514d1b6f5068e0f0be.png)


## 应用价值

1. 智慧果园、樱桃采摘机器人视觉识别，自动统计成熟樱桃数量；
2. 果园产量预估、成熟度分级、采摘时序规划；
3. 农业AI目标检测、本科/硕士毕业设计、科研论文实验；
4. 果园移动端、端侧嵌入式部署检测方案。




深度学习基于YOLOV11果园樱桃成熟度检测系统  果园樱桃成熟度检测数据集，6362张（存在数据增强），yolo和voc两种标注方式

果园樱桃成熟度目标检测数据集，实拍果园樱桃图像并做数据增强扩充，一共6362张1280×1280高清图像，深度学习基于YOLOV11果园樱桃成熟度检测系统

人工智能

算法

开发工具

基于YOLOv11的果园樱桃成熟度检测系统，包含6362张1280×1280高清图像数据集，标注3类目标（成熟、半熟、未成熟樱桃），支持YOLO+VOC双格式。配套YOLOv11n训练权重（30轮），提供QT可视化界面，支持图片、视频及摄像头实时检测，适用于智慧农业、采摘机器人等场景。

机器人视觉

深度学习

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