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摘要： 本文介绍了一个基于YOLO系列模型的水果检测系统，支持图片、视频及实时摄像头输入的多模态检测。系统采用PyQt5开发交互界面，提供用户登录、模型切换、结果统计等功能，并内置YOLOv5/v8/v11/v12四种模型对比测试。技术分析显示，YOLO12n模型以40.6% mAP值表现最优，YOLO11n在CPU推理速度上领先42%。系统还提供模型训练工具，支持自动路径修正和批量训练，在35类水果数据集上达到96.5%的mAP@0.5准确率。该方案在检测精度、速度和用户体验间取得平衡，适用于农业分拣、智能零售等场景。 阅读全文