一、项目介绍

摘要

本项目基于先进的YOLOv10目标检测算法，开发了一套针对大豆田间杂草的高精度实时检测系统。系统能够准确识别并区分大豆植株("soy plant")和杂草("weed")两类目标，分类数(nc)为2。项目使用了总计1,302张高质量标注图像作为数据集，其中训练集908张、验证集260张、测试集134张，确保了模型训练的科学性和评估的可靠性。该系统可实现田间杂草的自动化识别，为精准农业中的杂草治理提供智能化解决方案，具有重要的农业应用价值和技术创新意义。

项目意义

农业现代化需求

在传统大豆种植中，杂草识别主要依赖人工目视检查，效率低下且主观性强。本项目开发的智能检测系统能够实现毫秒级的杂草识别，显著提高检测效率，降低人力成本，顺应农业现代化和智能化的发展趋势。

精准农业应用

系统可为精准除草提供关键技术支撑，通过准确区分大豆植株和杂草，指导机械或机器人进行针对性除草作业，减少除草剂滥用，降低环境污染，同时保护大豆作物不受伤害，实现生态友好型农业管理。

经济效益提升

杂草是大豆减产的主要因素之一，及时准确的杂草检测可帮助农民在最适时期采取防治措施。研究表明，早期杂草控制可提高大豆产量，本系统的应用将直接转化为经济效益。

技术推广价值

本项目采用的YOLOv10算法在保持高精度的同时具有优异的实时性能，适合部署在移动设备和边缘计算设备上，为田间实时监测提供了技术可行性，具有较强的推广潜力。

科研价值

项目构建的专业大豆-杂草数据集填补了该领域公开数据资源的不足，为后续研究提供了宝贵基础。同时，针对农业场景的YOLOv10模型优化经验对其他作物检测具有参考价值。

目录

一、项目介绍

摘要

项目意义

农业现代化需求

精准农业应用

经济效益提升

技术推广价值

科研价值

二、项目功能展示

系统功能

图片检测

视频检测

摄像头实时检测

三、数据集介绍

1. 数据集概述

2. 数据集特点

(1) 多样性高

(2) 标注精细

(3) 数据增强优化

3. 数据集配置文件（YOLOv10格式）

4. 数据集制作流程

(1) 数据采集

(2) 数据筛选与清洗

(3) 数据标注

(4) 数据增强

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四、项目环境配置

创建虚拟环境

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

五、模型训练

训练代码

训练结果

六、核心代码

七、项目源码

基于深度学习YOLOv10的大豆杂草检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili

二、项目功能展示

系统功能

✅图片检测：可对图片进行检测，返回检测框及类别信息。

✅视频检测：支持视频文件输入，检测视频中每一帧的情况。

✅摄像头实时检测：连接USB 摄像头，实现实时监测。

✅参数实时调节（置信度和IoU阈值）

• 图片检测

该功能允许用户通过单张图片进行目标检测。输入一张图片后，YOLO模型会实时分析图像，识别出其中的目标，并在图像中框出检测到的目标，输出带有目标框的图像。

• 视频检测

视频检测功能允许用户将视频文件作为输入。YOLO模型将逐帧分析视频，并在每一帧中标记出检测到的目标。最终结果可以是带有目标框的视频文件或实时展示，适用于视频监控和分析等场景。

• 摄像头实时检测

该功能支持通过连接摄像头进行实时目标检测。YOLO模型能够在摄像头拍摄的实时视频流中进行目标检测，实时识别并显示检测结果。此功能非常适用于安防监控、无人驾驶、智能交通等应用，提供即时反馈。

核心特点：

• 高精度：基于YOLO模型，提供精确的目标检测能力，适用于不同类型的图像和视频。
• 实时性：特别优化的算法使得实时目标检测成为可能，无论是在视频还是摄像头实时检测中，响应速度都非常快。
• 批量处理：支持高效的批量图像和视频处理，适合大规模数据分析。

三、数据集介绍

1. 数据集概述

• 总样本量：1,302张（训练集908张 + 验证集260张 + 测试集134张）

• 类别（nc=2）：

  • soy plant（大豆植株）

  • weed（杂草）

• 数据来源：真实大豆田拍摄，涵盖不同生长阶段、光照条件和杂草种类。

• 标注方式：采用YOLO格式（.txt文件，包含类别ID和归一化边界框坐标）。

2. 数据集特点

(1) 多样性高

• 不同生长阶段：包含大豆幼苗期、生长期和成熟期的图像。

• 多种杂草种类：涵盖阔叶杂草、禾本科杂草等常见类型。

• 不同环境条件：晴天、阴天、逆光、土壤湿度变化等场景。

(2) 标注精细

• 由农业专家参与标注，确保边界框精准匹配目标。

• 处理了遮挡、密集杂草、重叠叶片等复杂情况。

(3) 数据增强优化

• 采用旋转、亮度调节、随机裁剪、模糊处理等方法增强数据鲁棒性。

• 模拟雨天、雾天等极端天气，提高模型泛化能力。

3. 数据集配置文件（YOLOv10格式）

数据集采用标准的YOLO格式，配置文件dataset.yaml如下：

# YOLOv10 数据集配置文件 path: ./datasets/soybean_weed train: images/train val: images/val test: images/test # 类别数 & 类别名称 nc: 2 names: ['soy plant', 'weed'] # 可选：数据增强参数 augmentations: hsv_h: 0.015 # 色调增强 hsv_s: 0.7 # 饱和度增强 hsv_v: 0.4 # 亮度增强 flipud: 0.5 # 上下翻转概率 fliplr: 0.5 # 左右翻转概率

4. 数据集制作流程

(1) 数据采集

• 使用高分辨率农业相机（≥20MP）在大豆田多角度拍摄。

• 覆盖不同时间段（早晨、中午、傍晚）以获取不同光照条件数据。

(2) 数据筛选与清洗

• 剔除模糊、过暗或无关图像。

• 确保训练集、验证集、测试集无重复样本。

(3) 数据标注

• 使用LabelImg或CVAT工具进行标注，生成YOLO格式的.txt文件。

• 标注示例：

  0 0.45 0.32 0.12 0.18 # 类别0（soy plant），中心点(0.45,0.32)，宽高(0.12,0.18) 1 0.67 0.51 0.09 0.15 # 类别1（weed）

(4) 数据增强

• 使用Albumentations或Torchvision进行增强：

  • 随机旋转（-30°~30°）

  • 亮度/对比度调整

  • 高斯噪声模拟

  • 随机遮挡（模拟叶片遮挡）

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 yolov10 python==3.9

激活虚拟环境

conda activate yolov10

安装cpu版本pytorch

pip install torch torchvision torchaudio

pycharm中配置anaconda

安装所需要库

pip install -r requirements.txt

五、模型训练

训练代码

from ultralytics import YOLOv10 model_path = 'yolov10s.pt' data_path = 'datasets/data.yaml' if __name__ == '__main__': model = YOLOv10(model_path) results = model.train(data=data_path, epochs=500, batch=64, device='0', workers=0, project='runs/detect', name='exp', )

根据实际情况更换模型 yolov10n.yaml (nano)：轻量化模型，适合嵌入式设备，速度快但精度略低。 yolov10s.yaml (small)：小模型，适合实时任务。 yolov10m.yaml (medium)：中等大小模型，兼顾速度和精度。 yolov10b.yaml (base)：基本版模型，适合大部分应用场景。 yolov10l.yaml (large)：大型模型，适合对精度要求高的任务。

• --batch 64：每批次64张图像。
• --epochs 500：训练500轮。
• --datasets/data.yaml：数据集配置文件。
• --weights yolov10s.pt：初始化模型权重，yolov10s.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 YOLOv10 from UiMain import UiMainWindow import time import os 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, parent=None): 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, conf=self.conf, iou=self.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, conf=self.conf, iou=self.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(f"Detection 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 = YOLOv10(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_ok=True) timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{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...") def stop_detection(self): if self.detection_thread and self.detection_thread.isRunning(): self.detection_thread.stop() self.detection_thread.quit() self.detection_thread.wait() if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer = None self.is_camera_running = False self.is_video_running = False self.update_status("检测已停止") def on_frame_received(self, original_frame, result_frame, detections): # 更新原始图像和结果图像 self.display_image(self.original_image_label, original_frame) self.display_image(self.result_image_label, result_frame) # 保存当前结果帧用于后续保存 self.last_detection_result = result_frame # 新增：保存检测结果 # 更新表格 self.clear_results() for class_name, confidence, x, y in detections: self.add_detection_result(class_name, confidence, x, y) # 保存视频帧 if self.video_writer: self.video_writer.write(cv2.cvtColor(result_frame, cv2.COLOR_RGB2BGR)) def on_detection_finished(self): if self.video_writer: self.video_writer.release() self.video_writer = None self.update_status("视频检测完成，结果已保存") elif self.is_camera_running: self.update_status("摄像头检测已停止") else: self.update_status("图片检测完成") def save_result(self): if not hasattr(self, 'last_detection_result') or self.last_detection_result is None: QMessageBox.warning(self, "警告", "没有可保存的检测结果") return save_dir = "results" os.makedirs(save_dir, exist_ok=True) timestamp = time.strftime("%Y%m%d_%H%M%S") if self.is_camera_running or self.is_video_running: # 保存当前帧为图片 save_path = os.path.join(save_dir, f"snapshot_{timestamp}.jpg") cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f"截图已保存: {save_path}") else: # 保存图片检测结果 save_path = os.path.join(save_dir, f"result_{timestamp}.jpg") cv2.imwrite(save_path, cv2.cvtColor(self.last_detection_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) self.update_status(f"检测结果已保存: {save_path}") def closeEvent(self, event): self.stop_detection() event.accept() if __name__ == "__main__": app = QApplication(sys.argv) # 设置应用程序样式 app.setStyle("Fusion") # 创建并显示主窗口 window = MainWindow() window.show() sys.exit(app.exec_())

七、项目源码

基于深度学习YOLOv10的大豆杂草检测系统（YOLOv10+YOLO数据集+UI界面+Python项目源码+模型）_哔哩哔哩_bilibili