摘要：
本文提出了一种基于YOLOv8算法的农业检测系统，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业场景目标检测模型。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），实现了农业场景下的目标检测功能。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：https://blog.csdn.net/2401_85556416/article/details/142906627?fromshare=blogdetail&sharetype=blogdetail&sharerId=142906627&sharerefer=PC&sharesource=2401_85556416&sharefrom=from_link
2.意义：
目标检测是计算机视觉领域的重要组成部分，为农场管理和生产提供了核心技术支持。农场实时目标检测能够帮助农民更有效地管理作物和牲畜，提高农业生产的效率和质量。因此，开发高效的目标检测算法是推动农业现代化的重要基础。
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YOLOv8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.YOLOv8模型概述：
YOLOv8的网络结构主要由四个部分组成：Input、Backbone、Neck和Head。
Input部分负责对图像进行预处理操作，包括数据增强和图像缩放等，以优化输入模型的数据。
Backbone部分利用卷积神经网络提取图像特征，包含CBS、SPPF和C2f模块。CBS模块由卷积层（Conv）、批归一化层（BN）和SiLU激活函数组成。SPPF模块通过串联三个5x5的最大池化层来减少计算量，加快处理速度。C2f模块采用梯度分流的思想，结合CBS和残差模块以获取更多的梯度信息，增强模型的特征提取与学习能力。
Neck部分使用FPN+PAN结构，通过上下双向融合多尺度特征，有效提高了模型检测不同大小目标的能力。这一结构在处理复杂背景及不同尺寸目标的图像时，显著提升了检测的准确性。
Head部分采用了解耦头结构，将分类与检测任务分离处理，并使用Anchor-Free的设计取代了传统的Anchor-Based方法。
YOLOv8保持了YOLO系列的核心优势，即高效的实时目标检测能力，同时通过一系列改进，使其在目标检测任务中的精度和速度达到新的高度，适用于更多的工业和科研应用场景。
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。
7.系统界面展示：
用户界面：
初始化界面：
目标检测界面：
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