摘要
花卉识别在植物学研究、园艺管理、生态监测等领域具有重要应用价值。本文详细介绍了基于YOLOv5/YOLOv6/YOLOv7/YOLOv8的花卉检测与识别系统的完整实现方案，涵盖数据集构建、模型训练、性能优化及PySide6图形界面开发。系统在Oxford 102 Flowers数据集的基础上进行扩展，实现了17类常见花卉的实时检测与识别，平均精度(mAP@0.5)达到0.89以上。本文提供完整的代码实现、训练策略和部署方案。
关键词：YOLO，花卉识别，深度学习，计算机视觉，PySide6
1. 引言
1.1 研究背景与意义
花卉识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，具有广泛的应用场景：
植物学研究：自动识别和分类植物物种
农业应用：作物健康监测和病虫害识别
环境监测：生物多样性评估和生态系统研究
教育科普：植物识别辅助教学工具
商业应用：花卉电商平台自动分类系统
传统的花卉识别方法主要依赖于人工特征提取（如SIFT、HOG等）结合传统机器学习分类器，但这些方法在复杂背景、光照变化和类间相似性高的场景下表现有限。
1.2 YOLO算法演进
YOLO（You Only Look Once）系列算法以其出色的实时
