背景：该系统的主要目的是管理学生的基本信息、课程信息、成绩信息、选课信息等。在学生信息管理系统中，可以对学生基本信息进行统一管理，如姓名、学号、性别、出生日期、籍贯、联系方式等，以及学生成绩和选课情况的管理。同时，该系统具备权限控制功能，能够有效防止信息被盗取或修改。通过该系统，可实现对学生进行全面细致的管理，大大提高了工作效率，减少了人力资源的投入。 任务： 学生基本信息管理：学生基本信息添加、修改、查询、删除； 教师基本信息管理：教师基本信息添加、修改、查询、删除； 课程基本信息管理：课程基本信息添加、修改、查询、删除； 选课成绩基本信息管理：选课信息和成绩的添加、修改、查询、删除，以及补考成绩录入。 行动：使用MySQL数据库。前面设计出的“教师”“课程”“班级”“专业”以及“学生”等关系模式都比较适合实际应用，一般不需要做结构上的优化。对于“讲授”（教师编号，课程编号）关系模式，既可用作存储教学计划信息，又代表某门课程由某个老师任课。但是，同一门课可能在同一学期由多个老师主讲，教师编号和课程编号对于用户不直观，使用教师姓名和课程名称比较直观，要得到教师姓名和课程名称就必须分别在“教师”以及“课程”关系模式进行连接，因此可将关系模式的名字改为“授课-计划”，因此将关系模式改为“授课-计划”（教师编号，课程编码）。对于“管理”关系模式，由于管理员要审核学生、教师的信息和考试成绩，因此需要增加审核信息属性。所以，“管理”关系模式调整为管理（学号，教师编号，课程编号，学生姓名，教师姓名，课程名称，成绩，成绩审核人）。

背景：自动化检测减少劳动成本，能够实现自动化的番茄检测分拣，减少了人工劳动力的需求，降低劳动力成本。检测效率高，有高效的检测速度和准确性，能够快速识别番茄并分析其成熟度，提高了生产线的生产效率。同时，能够准确地检测出番茄品种以及其成熟度，从而严格控制产品质量。 任务：数据集数量不够，检测精度不够，没有界面。 行动：为了克服数据集数量的瓶颈，我们精心设计了数据增强方案，通过对原始图像实施随机翻转、亮度调整以及Mosaic增强和Mixup增强等高级处理技术，有效扩充了数据集至3980张图片，极大地丰富了样本的多样性与复杂性。随后，我们遵循科学的数据划分原则，以8:1:1的比例严谨地将增强后的数据集分为训练集、验证集与测试集，确保了模型训练与评估的准确性与有效性。 在技术实现层面，我们选用了先进的YOLOv5目标检测模型，该模型以其高效的检测速度的识别精度著称。通过对图像进行精细的预处理，我们确保了输入数据的质量，进而利用YOLOv5强大的特征提取与分类能力，成功实现了图像中番茄物体的精准识别。此外，通过精心设计的后处理算法，我们进一步优化了识别结果，确保了番茄检测的高准确性与稳定性。为了进一步提升项目的实用价值，我们创新性地引入了图像处理技术，从识别出的番茄物体中精确提取出红色素的颜色信息，并依据颜色深浅的细微差异，智能判断番茄的成熟度。这一功能不仅提升了产品分级的精准度，也为后续的市场营销与供应链管理提供了有力的数据支持。 最后，为了增强用户体验，我们利用Python强大的GUI开发能力，设计并实现了友好易用的图形用户界面。该界面不仅直观地展示了番茄检测与成熟度分析的结果，还提供了便捷的操作方式与丰富的交互功能。