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鲜花识别在植物学研究、园艺管理、智能农业等领域具有重要意义。传统的鲜花识别方法，大多来源于人工观察以及简单的图像处理技术，效率低容易受到主观因素的影响，随着科技和智能识别的发展，越来越多的基于深度学习的智能系统应用于鲜花识别的场景中。因此，本文研究并设计了基于深度学习的鲜花识别系统，主要使用了YOLOv5对鲜花进行识别的实验，并开发了可视化操作界面。该系统可以辅助植物学家、园艺师和农业从业者对鲜花进行自动化识别和分类，具有一定的现实意义与实用价值。
本文首先介绍了鲜花识别技术的发展历程和深度学习在该领域的应用，并对YOLO系列算法进行了综述。接着，详细阐述了系统的设计方案，包括系统架构、数据预处理、模型设计以及界面设计。在系统实现部分，描述了环境搭建、模型训练、界面实现以及系统测试的过程。通过实验，对比YOLOv8和YOLOv5模型的性能，验证了所提系统在不同场景下的鲜花识别性能，包括识别精度、速度和模型的泛化能力。实验结果表明，该系统在保持较高识别准确率的同时，能够实现快速的识别速度，满足实时鲜花识别的需求。最后，本文总结了研究成果，并对未来的研究方向进行了展望。该研究不仅为实时鲜花识别提供了一种有效的解决方案，也为深度学习在计算机视觉领域的应用提供了新的视角。
关键词：目标检测；深度学习；YOLO算法；鲜花识别
1 绪论
随着人们对自然保护和生物多样性关注度不断的提高，对自然花卉的识别和分类需求也日益增加，花卉不仅具有观赏价值，还在生态保护、植物分类学研究以及园艺产业中发挥着重要作用。然而，传统的花卉识别方法依赖于人工观察和专家经验，这种方法不仅耗时费力，而且容易受到主观因素的影响，难以满足大规模识别和分类的需求。
近年来，深度学习技术在图像识别领域取得了显著进展，为花卉识别提供了新的解决方案。基于深度学习的目标检测算法，如YOLO系列，因其高效性和准确性被广泛应用于各种图像识别任务中。与传统方法相比，深度学习模型能够自动提取图像特征，显著提高了识别的精度和效率。例如，改进的YOLOv7-seg算法在黄花菜检测与分割任务中表现出色，其检测准确率和分割性能均优于传统方法[1]。
而花卉识别在园艺产业中也具有重要的应用价值。通过自动化的花卉识别系统，可以实现花卉品种的快速鉴定、生长状态监测以及病虫害预警等功能，从而提高生产效率和经济效益[2]。因此，开发一种基于深度学习的花卉识别系统，不仅能够满足科学研究的需求，还能为园艺产业提供技术支持，具有重要的现实意义。
随着深度学习技术和机械识别算法的快速发展，基于YOLO（You Only Look Once）算法的鲜花识别系统在国内逐渐成为研究热点。YOLO作为一种高效的实时目标检测算法，因其速度快、精度高且易于实现的特点，被广泛应用于鲜花识别领域。
在国内，相关研究主要集中在对YOLO算法的改进以及其在不同花卉种类识别中的应用。例如，司永胜等人提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。该研究在YOLO v5s模型的基础上，通过引入C-CoTCSP结构和改进的RFB结构，提升了模型对相似花卉的检测性能，并在苹果花数据集上取得了较高的精度和召回率[3]。此外，谢州益等人基于YOLOv4开发了多目标花卉识别系统，通过优化网络结构和损失函数，提高了花卉识别的准确性和实时性[4]。在花卉种类识别方面，研究人员也取得了显著进展。王思霖对LeNet-5进行改进，提出了一种基于CNN的花卉图像识别网络，实现了对10种不同类别花卉的识别，测试集准确率达到76%[5]。此外，付清华采用迁移学习方法，结合VGG-16和ResNet50作为模型，进一步提升了花卉识别的准确率[6]。
尽管在国内基于YOLO的鲜花识别系统方面取得了一定成果，仍面临一些挑战。比如，花卉图像的多样性和复杂性，如光照、背景干扰以及花卉之间的相似性，给识别精度带来了较大挑战。此外，如何在保证识别精度的同时进一步提高系统的实时性，也是当前研究需要解决的问题。
国内基于深度学习YOLO的鲜花识别系统研究已取得初步成果，但在模型优化、识别精度提升以及实际应用等方面仍有较大的发展空间。未来的研究可以进一步结合多模态数据和先进的深度学习技术，推动鲜花识别技术的进一步发展。
基于深度学习YOLO算法的鲜花识别系统在国际上得到了广泛关注和研究。随着农业自动化和智能化的发展，鲜花识别技术在农业生产、生态监测和花卉产业等领域具有重要的应用价值。国外研究主要集中在提高识别精度、实时性以及适应复杂环境的能力上。
在番茄花朵识别领域，研究人员利用YOLOv8和YOLOv8模型开发了一种用于智能温室中机器人授粉的番茄花检测方法。通过迁移学习技术，该研究实现了对番茄花和花蕾的高精度检测，YOLOv8模型的平均精度（mAP）达到了92.6%，并且推理速度仅为0.7毫秒[7]。此外，该研究还结合了机器人视觉伺服技术，验证了在复杂植物环境中检测和授粉任务的有效性。在油菜花识别方面，研究人员提出了一种基于YOLOv8的油菜花计数方法。通过引入Ghost模块和P2检测头，改进后的GhP2-YOLOm模型在油菜花数据集上表现优异，mAP50超过95%，F1分数达到0.880[8]。该研究进一步结合了StrongSORT多目标跟踪算法，实现了油菜花的实时检测和计数，并开发了基于GUI的可视化系统，方便农民实时监测油菜花的生长情况。此外，在苹果花识别领域，研究人员通过改进YOLOv3算法，提出了一种基于深度学习的苹果花检测方法[9]。该方法能够有效识别苹果花及其在复杂背景下的位置信息，为农业机器人采摘和授粉提供了技术支持。
尽管这些研究在提高鲜花识别的精度和实时性方面取得了显著进展，但仍面临一些挑战。例如，花朵的重叠和遮挡问题可能导致检测精度下降，尤其是在密集种植的环境中。此外，不同光照条件和背景的复杂性也对模型的鲁棒性提出了更高要求。
国外在基于深度学习YOLO算法的鲜花识别系统方面已经取得了重要进展，但在适应复杂环境和提高模型鲁棒性方面仍需进一步研究。未来的研究方向可能包括改进网络架构、优化训练策略以及开发更高效的多目标跟踪算法。
本研究旨在开发一个基于深度学习的鲜花识别系统，具体内容如下：
（1）系统设计与架构：设计一个高效的鲜花识别系统架构，结合YOLO算法和PySide6图形用户界面（GUI），实现实时鲜花识别功能。研究系统的各个功能模块，包括数据预处理、模型训练、界面设计等。
（2）数据预处理：收集和整理鲜花图像数据集，进行数据清洗和标注。实施数据增强技术，以提高模型的泛化能力和鲁棒性。
（3）模型选择与训练：选择YOLOv5作为核心检测模型，分析其网络结构和训练策略。进行模型训练，调优超参数，以优化检测精度和速度。
（4）系统实现与测试：使用PySide6开发用户友好的图形界面，使用户能够方便地进行鲜花识别操作。对系统进行全面测试，选择YOLOv8作为对照检测模型，测试其包括检测精度、速度和用户体验等方面的评估。
（5）实验与结果分析：通过实验验证所提系统在不同场景下的鲜花识别性能，分析检测结果的准确性和实时性。探讨YOLOv8模型的优势和不足。
（6）总结与展望：总结研究成果，分析系统的创新点和应用前景。提出未来可能的研究方向和改进建议。
本研究的主要目标是构建一个高效、准确且易于使用的鲜花识别系统，能够在实时应用中满足用户需求。通过深入分析和实验验证，期望为深度学习在鲜花识别领域的应用提供新的思路和方法。最终，推动鲜花识别技术在生态保护、植物学研究以及园艺产业等实际场景中的广泛应用。
本论文共分为六章，具体结构安排如下：
第一章 绪论。本章介绍研究背景和意义、研究现状、研究内容和目标，阐明本论文的研究动机和目的。
第二章 系统分析与设计。本章详细介绍YOLO系列算法的演变及其优缺点，并探讨PySide6在图形用户界面开发中的应用。
第三章 系统实现。本章详细描述所提鲜花系统的设计方案，包括系统架构、功能模块划分、数据预处理方法、模型设计及PySide6界面设计。
第四章 系统测试。本章展示实验设置、实验结果及其分析，比较训练的鲜花识别系统的性能，讨论检测精度、速度和模型的泛化能力。
第五章 总结与展望。本章总结研究成果，分析研究的创新点与不足之处，并对未来的研究方向进行展望。
通过上述结构安排，论文将系统地展示基于深度学习的鲜花识别系统的研究过程和成果，帮助读者全面理解本研究的核心内容和贡献。
2 系统分析与设计
该人鲜花系统的开发主要由深度学习模型训练和可视化操作界面开发两部分组成，其开发流程如图2.1所示。
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处理完成的数据集规模相当庞大，总共有10513张图片用于模型的训练阶段，而为了评估模型的泛化能力，还特别划分了919张图片用于验证集，以及463张图片用于测试集。这些图片涵盖了鲜花据集中的复杂场景，包括了白天、夜间、室内、室外、公众场所等多种环境，图片中既有单朵也有多朵，确保了数据集的多样性和复杂性。在这些图片中，检测的类别包括Allium（大葱花）、Borage（琉璃苣）、Burdock（牛蒡）、Calendula（金盏花）、Chicory（菊苣）、Chive blossoms（韭菜花）、Coltsfoot（款冬）、Common mallow（锦葵）、Common yarrow（洋蓍草）、Coneflower（金光菊）、Cow parsley（欧芹）、Dandelion（蒲公英）和Gardenia（栀子花）共13类，数据集中包含了超过16000多个鲜花目标，这为训练一个精准的鲜花识别模型提供了丰富的样本。
所选择的13类花卉，如蒲公英、金盏花、牛蒡等，均为常见的园艺花卉，广泛种植于公园、花园以及家庭庭院中。这些花卉不仅具有较高的观赏价值，而且在园艺领域具有重要的地位。选择这些花卉作为数据集的类别，能够满足大多数园艺爱好者和相关从业人员对花卉识别的需求，使模型在实际应用中具有较高的实用价值。部分花卉，如洋蓍草、款冬等，具有一定的科研价值。它们在植物学、生态学等领域是重要的研究对象。通过对这些花卉的识别和研究，可以为科研人员提供数据支持，有助于深入了解花卉的生长特性、生态习性以及与其他生物的相互关系等，从而推动相关科研工作的进展。在选择花卉类别时，也考虑了数据的可获取性。这些花卉在互联网上能够找到丰富的图像资源，便于收集和标注数据，为数据集的构建提供了便利。同时，这些花卉的图像涵盖了多种场景和光照条件，能够为模型训练提供多样化的数据样本，有助于提高模型的泛化能力。
经过统计，数据集中各类花卉的样本数量存在一定差异。例如，蒲公英的样本数量较多，达到了2000多个，而牛蒡的样本数量相对较少，只有约800个。这种样本数量的不平衡可能会对模型训练产生一定的影响。在训练过程中，模型可能会对样本数量较多的类别过度拟合，而对样本数量较少的类别学习不足，导致模型在识别不同类别花卉时的准确率存在差异。为了缓解样本数量不平衡对模型训练的影响，采用Mosaic数据增强方法，对样本数量较少的类别进行过采样，通过旋转、翻转、裁剪和拼接等操作生成更多的图像样本，增加其在数据集中的比例。
通过分析图2.3左上角的图表，我们可以看到各类别的样本数量，这有助于模型学习到不同类别鲜花的特征。而图2.3右上角的图表则展示了训练集中边界框的大小分布以及相应数量，这有助于我们了解鲜花目标在图片中的尺寸变化，以及不同尺寸目标的频率。这些信息对于模型在处理不同类别的鲜花时的准确性至关重要。图3.3左下角的图表描述了边界框中心点在图像中的位置分布情况，这有助于我们了解鲜花目标在图片中的位置分布，是否均匀分布，或者倾向于集中在图片的某个区域。这对于模型在不同位置都能准确检测到鲜花非常关键。最后，图3.3右下角的图表反映了训练集中目标高宽比例的分布状况，了解鲜花目标的高宽比例分布对于模型的准确性至关重要，因为不同角度的鲜花可能会导致不同的高宽比。
3 系统实现
可视化操作界面开发
基于深度学习的鲜花系统的模块框图如图3.1所示。主要包括文件导入模块、检测模块、检测结果选择模块、检测结果表格模块和操作模块，共五大模块。文件导入模块负责让用户选择检测源，用户可以跟进需求选择检测图片、视频或开启视像头实时检测。检测模块则是核心模块，其通过加载训练好的深度学习模型对预处理过的检测源进行推理，在检测源上绘制目标推理框，并在系统界面的中心区域显示出来供用户参考。检测结果模块则是考虑到推理结果可能包含多个目标，用户可以通过该模块快速选择并定位到该目标，查看该推理目标的类型、置信度、位置坐标信息等，除此之外，该模块还统计了模型对本次检测源检测用时和检测结果中目标数量。检测结果表格模块则是以表格的形式记录了每个检测源的文件路径和每个目标的置信度等信息。用户通过点击操作模块中的“保存”，可以将本次检测结果保存至该项目目录下。
鲜花识别系统基于PySide6实现的逻辑如下，首先是加载UI布局文件，并初始化应用程序的主窗口，设置按钮和下拉菜单的信号与槽，使得当用户进行操作时，程序能够响应并执行相应的函数，通过加载CSS文件来美化应用程序的界面；接着使用训练好的YOLO模型进行目标检测，检测结果包括目标的边界框、类别、置信度等信息，这些信息会显示在界面上的表格和图片预览区域。
如图3.2所示即为该系统最终开发完成的注册/登录界面。用户通过注册的账号密码登录该鲜花识别系统，验证无误后将弹出系统主界面，如图3.3所示。左侧为工具栏，可以实现图片、视频、摄像头识别源导入，可以切换不同模型进行识别，可以保存检测结果；中间为识别结果展示区域，可以输出识别图像、识别用时、目标位置信息等；右侧为识别结果数据可视化区域以及选择识别目标。
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4 系统测试
如图4.1所示，本系统中训练的基于YOLOv8训练的鲜花识别模型的精确率达到了80%，模型的召回率达到68.8%，与此同时，均值平均精确率达到了74.5%。而如图4.2所示为基于YOLOv5训练的鲜花识别模型，其精确率同样也达到了80%，但其68.4%的召回率和74.3%的均值平均精确率均低于YOLOv8模型，说明YOLOv5训练的鲜花识别模型在目标定位方面略逊色于YOLOv8训练的鲜花识别模型，因此YOLOv8作为训练的鲜花识别模型作为该系统的核心深度学习模型。
训练初期，模型的精确率较低，因为模型刚开始学习，尚未从训练数据中学习到足够的特征。随着训练的进行，精确率迅速上升，表明模型正在改进，更好地区分不同类别的鲜花。在30轮之后，精确率的提高放缓，进入一个稳定阶段，这表明模型已经学习到大部分有用特征，并且性能正在趋于稳定。模型的精确率达到的80%以上。说明模型在推理鲜花目标时预测正类时很少出现错误，即产生的假正例较少，这意味着模型在识别特定目标时更加准确和可靠；且精确度较高表明模型在识别目标时具有较高的准确性，能够准确地区分目标和背景，减少误判。在目标检测任务中，高精确度通常意味着模型性能较好，因为它表明模型能够有效地识别和定位感兴趣的目标。
68.8%的召回率说明模型在鲜花的推理上具有较高的检测覆盖，即模型能够检测到大多数甚至所有的实际正类样本，这意味着模型在识别鲜花目标方面具有较强的能力，能够捕捉到更多的目标对象；且较高的召回率表明模型在预测时较少错过正类样本，即漏检（Miss）的情况较少，这对于需要高检测敏感性的应用场景非常重要，在科研领域需要尽可能地检测出所有目标，该模型的高召回率能够满足这一需求。74.5%的均值平均精确率则说明模型在较高的IoU阈值下具有较好的检测性能，即模型能够更准确地定位鲜花目标对象。
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