一、项目介绍针对大豆田间杂草高效识别与精准检测的需求本研究基于YOLOv11深度学习算法开发了一套大豆杂草智能识别检测系统。系统采用轻量化改进的YOLOv11模型结合包含1,302张标注图像的自建数据集训练集908张、验证集260张、测试集134张实现大豆植株与杂草两类目标的快速定位与分类。通过集成PyQt5设计的UI界面及用户登录注册功能系统兼具高精度检测与友好交互特性。引言杂草竞争是大豆减产的主要因素之一传统人工除草效率低且成本高昂。基于计算机视觉的自动识别技术成为研究热点但现有方法存在小目标漏检、实时性不足等问题。本研究提出基于YOLOv11的改进方案首先通过数据增强策略扩充数据集规模解决农业图像样本稀缺问题其次优化网络锚框参数以适应杂草形态多样性目录一、项目介绍二、项目功能展示2.1 用户登录系统2.2 检测功能2.3 检测结果显示2.4 参数配置2.5 其他功能3. 技术特点4. 系统流程三、数据集介绍数据集配置文件四、项目环境配置创建虚拟环境安装所需要库五、模型训练训练代码训练结果六、核心代码登录注册验证 多重检测模式️ 沉浸式可视化⚙️ 参数配置系统✨ UI美学设计 智能工作流七、项目源码视频简介基于深度学习YOLOv11的大豆杂草识别检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv11的大豆杂草识别检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型二、项目功能展示✅ 用户登录注册支持密码检测和安全性验证。✅ 三种检测模式基于YOLOv11模型支持图片、视频和实时摄像头三种检测精准识别目标。✅ 双画面对比同屏显示原始画面与检测结果。✅ 数据可视化实时表格展示检测目标的类别、置信度及坐标。✅智能参数调节提供置信度滑块动态优化检测精度适应不同场景需求。✅科幻风交互界面深色主题搭配动态光效减少视觉疲劳提升操作体验。✅多线程高性能架构独立检测线程保障流畅运行实时状态提示响应迅速无卡顿。2.1 用户登录系统提供用户登录和注册功能用户名和密码验证账户信息本地存储(accounts.json)密码长度至少6位的安全要求2.2 检测功能图片检测支持JPG/JPEG/PNG/BMP格式图片的火焰烟雾检测视频检测支持MP4/AVI/MOV格式视频的逐帧检测摄像头检测实时摄像头流检测(默认摄像头0)检测结果保存到results目录2.3 检测结果显示显示原始图像和检测结果图像检测结果表格展示包含检测到的类别置信度分数物体位置坐标(x,y)、2.4 参数配置模型选择置信度阈值调节(0-1.0)IoU(交并比)阈值调节(0-1.0)实时同步滑块和数值输入框2.5 其他功能检测结果保存功能视频检测时自动保存结果视频状态栏显示系统状态和最后更新时间无边框窗口设计可拖动和调整大小3. 技术特点采用多线程处理检测任务避免界面卡顿精美的UI设计具有科技感的视觉效果发光边框和按钮悬停和按下状态效果自定义滑块、表格和下拉框样式检测结果保存机制响应式布局适应不同窗口大小4. 系统流程用户登录/注册选择检测模式(图片/视频/摄像头)调整检测参数(可选)开始检测并查看结果可选择保存检测结果停止检测或切换其他模式三、数据集介绍本研究采用自建的大豆田间杂草检测数据集包含1,302 张高质量标注图像涵盖不同生长阶段的大豆植株和杂草确保模型在复杂农田环境下的鲁棒性。数据集具体划分如下训练集Training Set908 张图像用于模型参数优化与特征学习。验证集Validation Set260 张图像用于超参数调优和防止过拟合。测试集Test Set134 张图像用于最终模型性能评估。数据集配置文件数据集采用标准化YOLO格式组织train: F:\大豆杂草数据集\train\images val: F:\大豆杂草数据集\valid\images test: F:\大豆杂草数据集\test\images nc: 2 names: [soy plant, weed]四、项目环境配置创建虚拟环境首先新建一个Anaconda环境每个项目用不同的环境这样项目中所用的依赖包互不干扰。终端输入conda create -n yolov11 python3.9激活虚拟环境conda activate yolov11安装cpu版本pytorchpip install torch torchvision torchaudio安装所需要库pip install -r requirements.txtpycharm中配置anaconda五、模型训练训练代码from ultralytics import YOLO model_path yolo11s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs100, batch8, device0, workers0, projectruns, nameexp, )根据实际情况更换模型 # yolov11n.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 # yolov11s.yaml (small)小模型适合实时任务。 # yolov11m.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 # yolov11b.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 # yolov11l.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。--batch 8每批次8张图像。--epochs 100训练100轮。--datasets/data.yaml数据集配置文件。--weights yolov11s.pt初始化模型权重yolov11s.pt是预训练的轻量级YOLO模型。训练结果六、核心代码import sys import cv2 import numpy as np from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QMessageBox, QFileDialog from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal from ultralytics import YOLO from UiMain import UiMainWindow import time import os from PyQt5.QtWidgets import QDialog from LoginWindow import LoginWindow class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 原始帧, 检测帧, 检测结果 finished_signal pyqtSignal() # 线程完成信号 def __init__(self, model, source, conf, iou, parentNone): super().__init__(parent) self.model model self.source source self.conf conf self.iou iou self.running True def run(self): try: if isinstance(self.source, int) or self.source.endswith((.mp4, .avi, .mov)): # 视频或摄像头 cap cv2.VideoCapture(self.source) while self.running and cap.isOpened(): ret, frame cap.read() if not ret: break # 保存原始帧 original_frame frame.copy() # 检测 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) # 发送信号 self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) # 控制帧率 time.sleep(0.03) # 约30fps cap.release() else: # 图片 frame cv2.imread(self.source) if frame is not None: original_frame frame.copy() results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) annotated_frame results[0].plot() # 提取检测结果 detections [] for result in results: for box in result.boxes: class_id int(box.cls) class_name self.model.names[class_id] confidence float(box.conf) x, y, w, h box.xywh[0].tolist() detections.append((class_name, confidence, x, y)) self.frame_received.emit( cv2.cvtColor(original_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), cv2.cvtColor(annotated_frame, cv2.COLOR_BGR2RGB), detections ) except Exception as e: print(fDetection error: {e}) finally: self.finished_signal.emit() def stop(self): self.running False class MainWindow(UiMainWindow): def __init__(self): super().__init__() # 初始化模型 self.model None self.detection_thread None self.current_image None self.current_result None self.video_writer None self.is_camera_running False self.is_video_running False self.last_detection_result None # 新增保存最后一次检测结果 # 连接按钮信号 self.image_btn.clicked.connect(self.detect_image) self.video_btn.clicked.connect(self.detect_video) self.camera_btn.clicked.connect(self.detect_camera) self.stop_btn.clicked.connect(self.stop_detection) self.save_btn.clicked.connect(self.save_result) # 初始化模型 self.load_model() def load_model(self): try: model_name self.model_combo.currentText() self.model YOLO(f{model_name}.pt) # 自动下载或加载本地模型 self.update_status(f模型 {model_name} 加载成功) except Exception as e: QMessageBox.critical(self, 错误, f模型加载失败: {str(e)}) self.update_status(模型加载失败) def detect_image(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.clear_results() self.current_image cv2.imread(file_path) self.current_image cv2.cvtColor(self.current_image, cv2.COLOR_BGR2RGB) self.display_image(self.original_image_label, self.current_image) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测图片: {os.path.basename(file_path)}) def detect_video(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.clear_results() self.is_video_running True # 初始化视频写入器 cap cv2.VideoCapture(file_path) frame_width int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) frame_height int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)) fps cap.get(cv2.CAP_PROP_FPS) cap.release() # 创建保存路径 save_dir results os.makedirs(save_dir, exist_okTrue) timestamp time.strftime(%Y%m%d_%H%M%S) save_path os.path.join(save_dir, fresult_{timestamp}.mp4) fourcc cv2.VideoWriter_fourcc(*mp4v) self.video_writer cv2.VideoWriter(save_path, fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 创建检测线程 conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(f正在检测视频: {os.path.basename(file_path)}) def detect_camera(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): QMessageBox.warning(self, 警告, 请先停止当前检测任务) return self.clear_results() self.is_camera_running True # 创建检测线程 (默认使用摄像头0) conf self.confidence_spinbox.value() iou self.iou_spinbox.value() self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) self.detection_thread.frame_received.connect(self.on_frame_received) self.detection_thread.finished_signal.connect(self.on_detection_finished) self.detection_thread.start() self.update_status(正在从摄像头检测...)登录注册验证对应文件LoginWindow.py# 账户验证核心逻辑 def handle_login(self): username self.username_input.text().strip() password self.password_input.text().strip() if not username or not password: QMessageBox.warning(self, 警告, 用户名和密码不能为空) return if username in self.accounts and self.accounts[username] password: self.accept() # 验证通过 else: QMessageBox.warning(self, 错误, 用户名或密码错误) # 密码强度检查注册时 def handle_register(self): if len(password) 6: # 密码长度≥6位 QMessageBox.warning(self, 警告, 密码长度至少为6位)多重检测模式对应文件main.py图片检测def detect_image(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择图片, , 图片文件 (*.jpg *.jpeg *.png *.bmp)) if file_path: self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou) self.detection_thread.start() # 启动检测线程视频检测def detect_video(self): file_path, _ QFileDialog.getOpenFileName( self, 选择视频, , 视频文件 (*.mp4 *.avi *.mov)) if file_path: self.video_writer cv2.VideoWriter() # 初始化视频写入器 self.detection_thread DetectionThread(self.model, file_path, conf, iou)实时摄像头def detect_camera(self): self.detection_thread DetectionThread(self.model, 0, conf, iou) # 摄像头设备号0 self.detection_thread.start()️沉浸式可视化对应文件UiMain.py双画面显示def display_image(self, label, image): q_img QImage(image.data, w, h, bytes_per_line, QImage.Format_RGB888) pixmap QPixmap.fromImage(q_img) label.setPixmap(pixmap.scaled(label.size(), Qt.KeepAspectRatio)) # 自适应缩放结果表格def add_detection_result(self, class_name, confidence, x, y): self.results_table.insertRow(row) items [ QTableWidgetItem(class_name), # 类别列 QTableWidgetItem(f{confidence:.2f}), # 置信度 QTableWidgetItem(f{x:.1f}), # X坐标 QTableWidgetItem(f{y:.1f}) # Y坐标 ]⚙️参数配置系统对应文件UiMain.py双阈值联动控制# 置信度阈值同步 def update_confidence(self, value): confidence value / 100.0 self.confidence_spinbox.setValue(confidence) # 滑块→数值框 self.confidence_label.setText(f置信度阈值: {confidence:.2f}) # IoU阈值同步 def update_iou(self, value): iou value / 100.0 self.iou_spinbox.setValue(iou)✨UI美学设计对应文件UiMain.py科幻风格按钮def create_button(self, text, color): return f QPushButton {{ border: 1px solid {color}; color: {color}; border-radius: 6px; }} QPushButton:hover {{ background-color: {self.lighten_color(color, 10)}; box-shadow: 0 0 10px {color}; # 悬停发光效果 }} 动态状态栏def update_status(self, message): self.status_bar.showMessage( f状态: {message} | 最后更新: {time.strftime(%H:%M:%S)} # 实时时间戳 )智能工作流对应文件main.py线程管理class DetectionThread(QThread): frame_received pyqtSignal(np.ndarray, np.ndarray, list) # 信号量通信 def run(self): while self.running: # 多线程检测循环 results self.model(frame, confself.conf, iouself.iou) self.frame_received.emit(original_frame, result_frame, detections)七、项目源码视频简介基于深度学习YOLOv11的大豆杂草识别检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型_哔哩哔哩_bilibili基于深度学习YOLOv11的大豆杂草识别检测系统YOLOv11YOLO数据集UI界面登录注册界面Python项目源码模型