作为计算机专业大四学生，在课程设计与毕业设计阶段，目标检测类项目是热门选择。本文将详细分享一款集成多框架的智能水果检测系统，涵盖核心技术选型、功能实现细节与关键代码思路，适合用于学习多框架整合或项目参考。
一、系统核心技术栈
1. YOLO11 智能检测引擎
核心检测模型采用 Ultralytics 官方 YOLO11，相比前代模型在精度与速度上均有提升。系统支持图片、视频、摄像头三种主流检测模式，满足不同场景需求。通过集成 C3k2 瓶颈结构与 SPPF 空间金字塔池化优化模块，实现了检测精度与推理速度的平衡，避免了单一追求精度导致的卡顿问题。同时支持置信度参数可调，结果统一渲染输出，适配不同精度需求的检测场景。
2. PyQt6 桌面 UI 与交互框架
采用 PyQt6 搭建可视化交互界面，核心使用 QGraphicsScene 与 QGraphicsView 组件实现图像渲染与检测标注的精准绘制，确保标注框与标签不偏移。通过 QStackedWidget 管理空态介绍页面与图像视图页面，提升界面切换流畅度。界面设计上支持拖拽上传文件，采用分栏布局提升操作便捷性，全局应用 QSS 浅绿色主题与圆角卡片式风格，兼顾视觉美观与操作舒适度。
3. OpenCV 实时视频采集与处理
针对 Windows 系统特性，实现了多摄像头后端自动回退机制，支持 DirectShow、Media Foundation、CAP_ANY 三种模式，解决了不同硬件环境下的兼容性问题。系统可自动匹配最优分辨率与 MJPG FourCC 编码格式，降低视频传输延迟。通过 QTimer 组件驱动逐帧读取与跳帧检测逻辑，有效保障视频与摄像头实时检测的流畅度，避免丢帧卡顿。
4. 辅助功能技术实现
- 自定义标注与截图：基于 annotate 方法实现检测框与标签的自定义绘制，支持检测结果本地保存；主视图截图功能专门优化，避免 UI 控件遮挡导致的截图失真与丢帧问题。
- 数据统计与导出：通过实时汇总检测类别与数量，支持按类别筛选查看；基于 pandas 库实现 CSV 与 XLSX 格式数据导出（导出 XLSX 需安装 openpyxl 依赖），方便后续检测结果追踪与复盘。
二、系统核心功能展示
- 多模式检测：支持图片拖拽上传检测、视频文件导入检测、摄像头实时检测，三种模式无缝切换。
- 交互操作：提供左旋 90°、右旋 90° 图像旋转功能，满足不同角度素材检测需求；置信度滑块实时调节，动态响应检测结果变化。
- 数据管理：检测历史记录实时展示，支持类别筛选与一键清空；检测数据导出为标准格式，便于学术分析与报告撰写。
- 可视化体验：检测结果实时渲染，标注框与标签清晰可见；界面布局合理，操作流程简洁，降低使用门槛。
三、项目价值与应用场景
该系统整合了当前热门的目标检测、UI 开发与视频处理技术，代码结构清晰，注释完善，适合计算机专业学生作为课程设计、毕业设计的参考项目。通过该项目可深入学习 YOLO11 模型的实际应用、PyQt6 界面开发、OpenCV 视频处理等核心技能，同时掌握多框架整合的工程化思路。此外，系统可直接应用于水果品质检测、数量统计等实际场景，具备一定的工程应用价值。
四、后续优化方向
- 扩展检测类别，支持更多水果与农产品的检测识别；
- 增加模型轻量化部署方案，适配嵌入式设备；
- 优化移动端适配，开发跨平台版本；
- 增加检测结果可视化报表生成功能，提升数据展示效果。
后续将逐步开源核心代码与实现细节，感兴趣的同学可以关注收藏，一起交流学习目标检测与桌面应用开发技术！