代码功能：
- 基于 YOLOv5-v12 的番茄成熟度检测，支持 Green / Red / damaged 三类成熟度。
- 内置 6371 张番茄成熟度标注数据集（训练 / 验证 / 测试分别为 5520 / 566 / 285 张）。
- 支持 图片 / 视频 / 浏览器摄像头 三种输入源，浏览器端实时显示检测框与置信度。
- Flask + Flask-SocketIO 后端推理，HTML/CSS/JS Web 界面一键启动可视化演示。
- 检测结果支持 CSV 导出、带框图片 / 视频保存，含登录注册界面并自动写入 SQLite 数据库存档。
- 支持在线上传与切换 YOLO 权重，方便对比不同版本效果。
详细教程：
- 原理介绍的博客：最新YOLO实现的番茄成熟度实时检测平台（Flask+SocketIO+HTML/CSS/JS）
- 项目详细说明文档：https://deeppython.feishu.cn/wiki/YKX2wrGjBi2xjrkjqr0cMawHnRh
- 功能效果展示视频：最新YOLO实现的番茄成熟度实时检测平台（Flask+SocketIO+HTML/CSS/JS）
- 环境配置博客教程：（1）Pycharm以及Anaconda安装；（3）Python环境配置教程；
注意事项：版权所有，禁止盗卖或用于商业化用途；
YOLOv5-v12(八个模型) + Python + 深度学习
Web 实时演示界面 + 数据集 + 完整代码
Flask 后端 + HTML/CSS/JS 前端
界面/文字/图标/作者信息均可修改
项目附说明文档与训练结果图表
购买后可预约免费协助安装（项目咨询+运行保障）
下载和咨询：
- 付费完成后面包多网站会在本页面自动解锁资源下载链接（无需等待人工发货），划动页面到下方就能看到了，点击下载即可。
- 付费完成后自动解锁客服联系方式，也可随时面包多私信作者。
项目包含的内容：
包含完整番茄成熟度数据集、YOLOv5-v12 训练配置与模型代码、Flask 后端推理与 Socket 通信代码、Web 前端界面代码、SQLite 数据库结构与建表脚本，以及实验结果截图与评估曲线等全套工程文件。
部分效果演示：
（1）平台提供用户登录注册功能，支持一次性临时访问模式，注册后检测记录自动保存，页面导航清晰便捷，可快速定位最近记录与CSV导出结果，兼顾安全与便利。
（2）检测功能支持图片、视频及摄像头实时输入，图片检测提供左右双画面对比（16:9自适应），视频支持同步双帧、进度控制，摄像头实时推理结果可缓存导出为MP4，并提供置信度、IoU阈值调节及类别筛选。
（3）平台支持用户上传权重以快速切换检测模型，自动同步类别信息；检测结果集中管理，支持按文件名高亮定位、批量下载与溯源，同时前端界面元素可个性化编辑并本地持久保存，保证系统跨平台兼容性与持续稳定运行。
（4）网页平台具有高度的个性化定制能力与跨平台兼容性。用户可以在线编辑并保存网页标题、作者信息等个性化内容；平台内部路径统一规范，确保在不同操作系统中均可流畅运行。账户管理方面采用密码哈希安全存储，系统具备自动数据库迁移功能。
