YOLOv5至YOLOv12升级：番茄成熟度识别系统的设计与实现（完整代码+界面+数据集项目）摘要：番茄成熟度的快速、稳定识别是温室分级、采后分拣与机器人采摘中的关键感知环节，但在真实场景中常同时面临光照波动、遮挡与重叠、背景干扰、尺度变化以及相似颜色阶段边界模糊等问题。本文围绕“YOLOv5 至 YOLOv12 升级：番茄成熟度识别系统的设计与实现”这一工程目标，给出一套可复现的端到端方案与完整项目资源。系统以 YOLO 系列（v5–v12，共 8 个代表性版本） 为核心检测器，对番茄成熟度目标进行定位与分级识别，并在统一数据集与一致训练设置下开展模型对比，结合 mAP、F1-Score、PR