【完整源码+数据集】草莓数据集，yolov8草莓成熟度检测数据集 3207 张，草莓成熟度数据集，目标检测草莓识别算法系统实战教程

 一、数据集介绍

【数据集】yolo11草莓成熟度检测数据集 3207 张，目标检测，包含YOLO/VOC格式标注，训练、验证、测试集已划分。

数据集中标签包含2种分类：names: ['ripe', 'unripe']，代表成熟草莓​、未成熟草莓。

检测场景为果园、山庄、大棚、水果加工厂等场景，可用于草莓精准采收指导、种植管理优化、病虫害间接预警、采后分拣辅助等。

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1、数据概述

草莓成熟度识别的重要性

草莓作为口感清甜、营养丰富的高附加值浆果，成熟度直接决定其商品价值 —— 未熟草莓酸涩、果肉坚硬，难以满足消费需求；过熟草莓易软化腐烂，货架期短，运输损耗大；仅成熟度适宜的草莓能平衡口感与耐储性，实现最佳经济效益。​

但传统草莓成熟度检测存在明显短板：依赖人工逐颗观察，种植者需凭借果实颜色（青、粉、红）、果肉软硬等主观特征判断，不仅耗时耗力，还受经验差异影响大，新手易将半熟果误判为成熟果，或漏采已成熟果实；且草莓多为大棚密植，果实常被叶片遮挡，人工检测易出现漏判，尤其在采收旺季，大面积园区的检测效率远难满足需求，易导致部分果实过熟损耗，或因采收顺序混乱影响整体品质。​

YOLO 算法凭借 “实时目标检测 + 多成熟度分类” 的优势，精准破解上述难题：其一，可结合大棚监控、手持设备或采摘机器人摄像头，快速识别画面中草莓果实，即使存在叶片遮挡也能精准定位，无需人工逐颗排查；其二，能清晰区分草莓不同成熟阶段（未熟青果、半熟粉果、成熟红果），通过图像特征精准捕捉细微颜色差异，避免主观误判；其三，检测过程可同步记录果实位置与成熟度分布，为后续采收、管理提供数据支撑，推动草莓产业从 “经验种植” 向 “精准管控” 转型，是保障草莓品质、降低损耗的关键技术。

基于YOLO的草莓识别系统

1. 精准采收指导：YOLO 可实时生成草莓园成熟度分布图谱，标注成熟果实集中区域，指导采收人员按 “先熟先采” 原则分区作业，避免漏采过熟果或错采未熟果。同时，能识别被叶片遮挡的成熟果实，减少漏采率，且采收时可针对性避开未熟果实，降低碰伤风险，保障采收后果实完整性。​

2. 采收与供应链规划：通过统计不同成熟度果实的数量，YOLO 可辅助预估采收总量与批次，帮助种植者提前对接商超、电商等收购渠道，合理安排采收人力、包装材料与冷链运输资源，避免采收旺季因规划不足导致的果实积压腐烂，或因人力短缺延误采收。​

3. 大棚管理优化：长期监测草莓成熟度数据，可分析不同大棚区域、不同品种的成熟速度差异，进而判断环境条件是否适宜。例如，若某区域草莓成熟普遍偏慢，可针对性调整大棚温度、光照时长或水肥配比，促进果实均匀成熟，提升全园果实品质一致性。​

4. 采后分级分拣：采收后的草莓需按成熟度分级销售（如成熟果供鲜食、半熟果供加工果酱），YOLO 可结合分拣线摄像头，自动识别果实成熟度并完成分类，替代人工分拣。不仅能减少人力成本，还能避免人工分拣的主观误差，确保分级标准统一，帮助种植者按不同成熟度制定差异化售价，提升经济收益。​

5. 病虫害间接预警：部分病虫害（如灰霉病、蚜虫侵害）会导致草莓果实出现病斑、着色不均等异常，YOLO 在检测成熟度时，可同步捕捉这类异常果实，提醒种植者排查病虫害风险，及时采取防治措施，避免病害扩散影响果实成熟与品质。

该数据集含有 3207 张图片，包含Pascal VOC XML格式和YOLO TXT格式，用于训练和测试果园、山庄、大棚、水果加工厂等场景进行草莓成熟度识别。

图片格式为jpg格式，标注格式分别为：

YOLO：txt

VOC：xml

数据集均为手工标注，保证标注精确度。

2、数据集文件结构

Strawberry/

——test/

————Annotations/

————images/

————labels/

——train/

————Annotations/

————images/

————labels/

——valid/

————Annotations/

————images/

————labels/

——data.yaml

• 该数据集已划分训练集样本，分别是：test目录（测试集）、train目录（训练集）、valid目录（验证集）；
• Annotations文件夹为Pascal VOC格式的XML文件 ；
• images文件夹为jpg格式的数据样本；
• labels文件夹是YOLO格式的TXT文件；
• data.yaml是数据集配置文件，包含草莓识别的目标分类和加载路径。

​​​​

Annotations目录下的xml文件内容如下：

<annotation><folder></folder><filename>img287129312913_jpg.rf.32aa01aa19cb300935c591582897bcf9.jpg</filename><path>img287129312913_jpg.rf.32aa01aa19cb300935c591582897bcf9.jpg</path><source><database>Strawberry</database></source><size><width>640</width><height>640</height><depth>3</depth></size><segmented>0</segmented><object><name>ripe</name><pose>Unspecified</pose><truncated>0</truncated><difficult>0</difficult><occluded>0</occluded><bndbox><xmin>388</xmin><xmax>641</xmax><ymin>120</ymin><ymax>508</ymax></bndbox></object><metadata></metadata>
</annotation>

labels目录下的txt文件内容如下：

0 0.703125 0.5140625 0.2296875 0.4546875
1 0.4921875 0.325 0.1203125 0.2796875
1 0.19921875 0.4328125 0.0484375 0.125
1 0.37890625 0.36328125 0.0703125 0.1421875
1 0.42265625 0.52578125 0.0859375 0.1671875

3、数据集适用范围 

• 目标检测场景，无人机检测，监控识别
• yolo训练模型或其他模型
• 果园、山庄、大棚、水果加工厂等场景
• 可用于草莓精准采收指导、种植管理优化、病虫害间接预警、采后分拣辅助等。

4、数据集标注结果 ​​​​​​​

4.1、数据集内容 

1. 多角度场景：人员视角数据样本，监控视角数据样本；
2. 标注内容：names: ['ripe', 'unripe']​​​​​​​，总计2个分类；
3. 图片总量：3207 张图片数据；
4. 标注类型：含有Pascal VOC XML格式和yolo TXT格式；

5、训练过程

5.1、导入训练数据

下载YOLOv8项目压缩包，解压在任意本地workspace文件夹中。

下载YOLOv8预训练模型，导入到ultralytics-main项目根目录下。

​​​​​​

在ultralytics-main项目根目录下，创建data文件夹，并在data文件夹下创建子文件夹：Annotations、images、imageSets、labels，其中，将pascal VOC格式的XML文件手动导入到Annotations文件夹中，将JPG格式的图像数据导入到images文件夹中，imageSets和labels两个文件夹不导入数据。

data目录结构如下：

data/

——Annotations/   //存放xml文件

——images/          //存放jpg图像

——imageSets/

——labels/

整体项目结构如下所示：

​​​

5.2、数据分割

首先在ultralytics-main目录下创建一个split_train_val.py文件，运行文件之后会在imageSets文件夹下将数据集划分为训练集train.txt、验证集val.txt、测试集test.txt，里面存放的就是用于训练、验证、测试的图片名称。

import os
import randomtrainval_percent = 0.9
train_percent = 0.9
xmlfilepath = 'data/Annotations'
txtsavepath = 'data/ImageSets'
total_xml = os.listdir(xmlfilepath)num = len(total_xml)
list = range(num)
tv = int(num * trainval_percent)
tr = int(tv * train_percent)
trainval = random.sample(list, tv)
train = random.sample(trainval, tr)ftrainval = open('data/ImageSets/trainval.txt', 'w')
ftest = open('data/ImageSets/test.txt', 'w')
ftrain = open('data/ImageSets/train.txt', 'w')
fval = open('data/ImageSets/val.txt', 'w')for i in list:name = total_xml[i][:-4] + '\n'if i in trainval:ftrainval.write(name)if i in train:ftrain.write(name)else:fval.write(name)else:ftest.write(name)ftrainval.close()
ftrain.close()
fval.close()
ftest.close()

5.3、数据集格式化处理

在ultralytics-main目录下创建一个voc_label.py文件，用于处理图像标注数据，将其从XML格式（通常用于Pascal VOC数据集）转换为YOLO格式。

convert_annotation函数

• 这个函数读取一个图像的XML标注文件，将其转换为YOLO格式的文本文件。

• 它打开XML文件，解析树结构，提取图像的宽度和高度。

• 然后，它遍历每个目标对象（object），检查其类别是否在classes列表中，并忽略标注为困难（difficult）的对象。

• 对于每个有效的对象，它提取边界框坐标，进行必要的越界修正，然后调用convert函数将坐标转换为YOLO格式。

• 最后，它将类别ID和归一化后的边界框坐标写入一个新的文本文件。

import xml.etree.ElementTree as ET
import os
from os import getcwdsets = ['train', 'val', 'test']
classes = ['ripe', 'unripe']​​​​​​​ # 根据标签名称填写类别
abs_path = os.getcwd()
print(abs_path)def convert(size, box):dw = 1. / (size[0])dh = 1. / (size[1])x = (box[0] + box[1]) / 2.0 - 1y = (box[2] + box[3]) / 2.0 - 1w = box[1] - box[0]h = box[3] - box[2]x = x * dww = w * dwy = y * dhh = h * dhreturn x, y, w, hdef convert_annotation(image_id):in_file = open('data/Annotations/%s.xml' % (image_id), encoding='UTF-8')out_file = open('data/labels/%s.txt' % (image_id), 'w')tree = ET.parse(in_file)root = tree.getroot()size = root.find('size')w = int(size.find('width').text)h = int(size.find('height').text)for obj in root.iter('object'):difficult = obj.find('difficult').textcls = obj.find('name').textif cls not in classes or int(difficult) == 1:continuecls_id = classes.index(cls)xmlbox = obj.find('bndbox')b = (float(xmlbox.find('xmin').text),float(xmlbox.find('xmax').text),float(xmlbox.find('ymin').text),float(xmlbox.find('ymax').text))b1, b2, b3, b4 = b# 标注越界修正if b2 > w:b2 = wif b4 > h:b4 = hb = (b1, b2, b3, b4)bb = convert((w, h), b)out_file.write(str(cls_id) + " " + " ".join([str(a) for a in bb]) + '\n')wd = getcwd()
for image_set in sets:if not os.path.exists('data/labels/'):os.makedirs('data/labels/')image_ids = open('data/ImageSets/%s.txt' % (image_set)).read().strip().split()list_file = open('data/%s.txt' % (image_set), 'w')for image_id in image_ids:list_file.write(abs_path + '/data/images/%s.jpg\n' % (image_id))convert_annotation(image_id)list_file.close()

5.4、修改数据集配置文件

在ultralytics-main目录下创建一个data.yaml文件

train: data/train.txt
val: data/val.txt
test: data/test.txtnc: 2
names: ['ripe', 'unripe']​​​​​​​

5.5、执行命令

执行train.py

model = YOLO('yolov8s.pt')
results = model.train(data='data.yaml', epochs=200, imgsz=640, batch=16, workers=0)

也可以在终端执行下述命令：

yolo train data=data.yaml model=yolov8s.pt epochs=200 imgsz=640 batch=16 workers=0 device=0

5.6、模型预测 

你可以选择新建predict.py预测脚本文件，输入视频流或者图像进行预测。

代码如下：

import cv2
from ultralytics import YOLO# Load the YOLOv8 model
model = YOLO("./best.pt") # 自定义预测模型加载路径# Open the video file
video_path = "./demo.mp4" # 自定义预测视频路径
cap = cv2.VideoCapture(video_path) # Get the video properties
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)# Define the codec and create VideoWriter object
fourcc = cv2.VideoWriter_fourcc(*'mp4v')  # Be sure to use lower case
out = cv2.VideoWriter('./outputs.mp4', fourcc, fps, (frame_width, frame_height)) # 自定义输出视频路径# Loop through the video frames
while cap.isOpened():# Read a frame from the videosuccess, frame = cap.read()if success:# Run YOLOv8 inference on the frame# results = model(frame)results = model.predict(source=frame, save=True, imgsz=640, conf=0.5)results[0].names[0] = "道路积水"# Visualize the results on the frameannotated_frame = results[0].plot()# Write the annotated frame to the output fileout.write(annotated_frame)# Display the annotated frame (optional)cv2.imshow("YOLOv8 Inference", annotated_frame)# Break the loop if 'q' is pressedif cv2.waitKey(1) & 0xFF == ord("q"):breakelse:# Break the loop if the end of the video is reachedbreak# Release the video capture and writer objects
cap.release()
out.release()
cv2.destroyAllWindows()

图片推理，代码如下：

import warningswarnings.filterwarnings('ignore')
from ultralytics import YOLOif __name__ == '__main__':model = YOLO('models/best.pt')model.predict(source='test_pic',imgsz=640,save=True,conf=0.25)

也可以直接在命令行窗口或者Annoconda终端输入以下命令进行模型预测：

yolo predict model="best.pt" source='demo.jpg'

6、获取数据集 

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二、YOLO草莓成熟度检测系统

1、功能介绍

1. 模型管理

支持自定义上传模型文件，一键加载所选模型，基于 YOLO 框架进行推理。

2. 图片检测

    - 支持上传本地图片文件，自动完成格式校验。

    - 对上传图片进行目标检测，检测结果以带有边框和标签的图片形式返回并展示。

    - 检测结果可下载保存。

3. 视频检测与实时流

    - 支持上传本地视频文件，自动完成格式校验。

    - 对视频逐帧检测，检测结果通过 MJPEG 流实时推送到前端页面，用户可边看边等。

    - 支持摄像头实时检测（如有接入摄像头）。

4. 置信度阈值调节

    - 前端可实时调整检测置信度阈值，动态影响检测结果。

    - 阈值调整后，后端推理自动应用新阈值，无需重启。

5. 日志与状态反馈

    - 前端集成日志区，实时显示模型加载、推理、文件上传等操作的进度与结果。

    - 检测异常、错误信息及时反馈，便于排查。

    - 一键清空日志，笔面长期占用内存。

  

2、创建环境并安装依赖：

conda create -n ultralytics-env python=3.10
conda activate ultralytics-env
pip install -r requirements.txt

3、启动项目

python app.py

打开浏览器访问：http://localhost:5000

4、效果展示

4.1、推理效果

   ​​​​​​​  

4.2、日志文本框

  

4.3、摄像头检测

以红绿灯检测为例：

5、前端核心页面代码

<!doctype html>
<html lang="zh-CN"><head><meta charset="utf-8"><meta name="viewport" content="width=device-width,initial-scale=1"><title>视觉检测系统 - Web UI</title><link rel="stylesheet" href="/static/style.css"><link rel="icon" href="/favicon.ico">
</head><body><div class="container main-flex"><!-- 左侧内容区 --><div class="left-content"><header><h1>YOLO草莓成熟度检测系统</h1><div id="currentModelDisplay" class="modelDisplay" title="当前模型">当前模型：未上传模型</div></header><main><div class="videoPanel"><div class="pane"><h3>原图 / 视频</h3><div class="preview" id="srcPreview">预览区</div></div><div class="pane"><h3>检测结果</h3><div class="preview" id="detPreview">检测结果</div></div></div><section class="logArea"><div class="logHeader"><h3>日志</h3></div><div class="logInner"><div id="logs" class="logs"></div></div></section></main></div><!-- 右侧按钮栏 --><aside class="right-bar"><!-- 1. 模型上传/加载区 --><section class="model-section"><button id="uploadModelBtn" class="ghost">上传模型<input id="modelFileInput" type="file" accept=".pt" title="选择 .pt 模型文件"></button><button id="loadModel">加载模型</button></section><!-- 2. 检测方式选择区 --><section class="detect-mode-section"><div class="detect-mode-title">请选择检测方式</div><div class="detect-mode-radio-group"><label><input type="radio" name="detectMode" value="upload" checked> 图片/视频</label><label><input type="radio" name="detectMode" value="camera"> 摄像头</label></div><div id="detectModeUpload" class="detect-mode-panel"><div class="uploaded-file-name"><span id="uploadedFileName" class="placeholder">未选择文件</span></div><div style="height: 22px;"></div><button id="uploadBtn">上传文件<input id="fileInput" type="file" accept="image/*,video/*" title="上传图片或视频" aria-label="上传图片或视频"></button></div><div id="detectModeCamera" class="detect-mode-panel" style="display:none;"><button id="cameraDetectBtn" class="ghost">开启摄像头</button><div id="cameraPreview" class="camera-preview"><video id="localCameraVideo" autoplay muted playsinline></video><div class="camera-controls"><button id="stopCameraBtn" class="ghost">关闭摄像头</button></div></div></div><div class="confWrap"><label class="conf">置信度<input id="confRange" type="range" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5"><input id="confValue" type="number" min="0.01" max="0.99" step="0.01" value="0.5"></label></div></section><!-- 3. 操作按钮区 --><section class="action-btn-section"><button id="startBtn" disabled class="start">开始检测</button><button id="stopBtn" disabled class="stop">停止</button><button id="clearLogs" class="ghost">清空日志</button></section></aside></div><script src="/static/app.js"></script>
</body></html>

6、代码获取

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