摘要：苹果产量的准确预测对于果园管理、市场规划和经济效益评估具有重要意义。传统的人工统计方法耗时费力且精度有限，难以满足现代农业智能化发展的需求。本文设计并实现了一套基于深度学习的苹果产量预测系统，旨在通过计算机视觉技术实现苹果的自动检测、尺寸测量与产量预测。
论文概述
本系统采用YOLOv8目标检测模型作为核心算法，实现了对图片、视频和实时摄像头画面中苹果的高精度检测与识别。针对果园环境中苹果遮挡、重叠等复杂场景，系统引入了基于IOU匹配和中心距离的跨帧跟踪算法，有效解决了视频检测中的重复计数问题。在尺寸测量方面，系统通过边界框几何特征估算苹果直径，并基于经验公式计算单果重量，实现了苹果的自动分级（小、中、大、特大）。
在方法上，系统采用 YOLOv8 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。
在产量预测模块，本系统提出了规则预测与回归预测相结合的双模式预测方法。规则预测基于检测到的苹果数量和平均重量进行快速估算；回归预测则利用随机森林、XGBoost、LightGBM等多种机器学习模型，通过提取苹果数量、平均置信度、平均直径、尺寸分布等特征，建立从检测结果到实际产量的映射关系，显著提高了预测精度。
统计信息
论文目录
配套项目
项目代码：基于深度学习的苹果产量预测的系统设计与实现 需要另外购买。
作者信息
作者：Bob (张家梁)
论文编号：Doc-21
原创声明：本项目为原创作品
开源协议
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