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

原文地址：https://blog.csdn.net/2401_85556416/article/details/142998564

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