摘要：本研究针对香梨产业园果实数量统计和产量预测中人工清点效率低、主观性强、难以满足规模化管理需求等问题，设计并实现了一套基于深度学习的香梨产量预测系统。系统以香梨图像为研究对象，融合目标检测、特征工程与回归分析方法，实现了图像检测、视频检测、实时检测及产量预测等功能。
论文概述
本研究围绕香梨产业园果实数量统计与产量预测需求，设计并实现了一套基于深度学习的香梨产量预测系统。传统人工清点和经验估产方式存在效率低、主观性强、难以适应大规模果园管理等问题，因此有必要引入计算机视觉与机器学习方法，提高果实识别与产量估算的自动化和智能化水平。本文以香梨图像为研究对象，结合目标检测、特征工程和回归分析，构建了一个集图像检测、视频检测、实时检测和产量预测于一体的可视化系统。
在方法上，系统采用 YOLO12 目标检测模型对香梨果实进行识别与计数，并提取果实数量、检测置信度、检测框面积、果实密度、重叠率、空间分布均匀度和估算总重量等特征 。在此基础上，构建线性回归、随机森林回归和梯度提升回归等产量预测模型，通过性能对比选取最优模型用于产量估算。同时，引入基于规则的估算方法作为补充，以提高系 统在不同场景下的适用性。系统基于 Python 开发，并结合 PyQt 实现图形化界面。
实验结果表明，该系统能够较为准确地完成香梨目标检测、数量统计和产量预测任务，实现从图像输入到结果输出的完整流程。相比传统人工估产方法，本文方法在自动化程度、处理效率和结果一致性方面具有一定优势。研究结果表明，深度学习与机器学习技术在果园智能管理和农业信息化应用中具有较好的应用价值，可为香梨产量预测及相关果树智能监测提供参考。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于深度学习的香梨产量预测系统 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-19
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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