苹果产业是世界各国主要果业之一,对农业经济和产业发展有着重要影响。苹果花的开花强度与果实数量和果实品质之间有着很大的关系,同时苹果花生长状态的检测对果园的疏花时间的控制非常重要。通过深度学习检测苹果园苹果花的开花强度和生长状态,可有效解决果园生产中传统方法检测开花强度不全面、效率低,以及人工辨别生长状态进行疏花决策不及时不准确等问题。因此本文研究了基于深度学习的苹果花开花强度和生长状态识别检测方法,并设计了苹果花识别检测GUI交互界面,对自动疏花设备的研发具有很高的实用价值。主要研究内容和结论如下:（1）研究了不同目标检测网络在苹果花数据集上的检测性能。针对苹果花数据集较少的问题,分别以盛开的苹果单花和一簇花的不同生长阶段为研究对象,建立了自有苹果花图像数据集。对原始数据集进行数据增强,提高数据集数量并优化数据集质量。通过搭建不同主流目标检测基础网络Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4和YOLO v5模型,然后在两个苹果花数据集上进行迁移学习与训练,对其检测性能表现研究。通过对比不同模型对苹果花开花强度和生长状态检测的准确率和检测时间,最后选取YOLOv5作为苹果花识别检测的基础网络,并对基础模型提出一定的改善措施。（2）提出了一种基于改进的YOLOv5模型的苹果花检测方法。首先改进了K-means聚类方法,使用K-means++算法解决了聚类时随机选取聚类中心无法达到全局最优的问题;其次在原始YOLOv5特征提取网络中融入协同注意力机制获得更多浅层特征提升网络性能;然后,为提高训练速度和降低网络模型计算量,提出Ghost-Bottleneck写入YOLOv5替换Bottleneck模块;最后,采用CIOU作为bounding box regression损失函数,提高目标框回归的稳定性。（3）研究了改进的YOLOv5模型对苹果花开花强度和生长状态的检测性能。在苹果花开花强度数据集上,基于改进的YOLOV5模型的识别检测方法的AP值最高,相较于Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4和YOLOv5分别提高了2.53%、14.56%、5.08%和2.42%。在苹果花生长状态数据集上,该方法检测苹果花不同阶段的m AP值为94.90%,分别比Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v4和YOLOv5提高了1.98%、7.1%、5.42%和2.53%。相较于其他检测方法,该方法具有更高的苹果花检测精准度,适用于果园苹果花的开花强度和生长状态识别检测。（4）设计并实现了苹果花识别检测GUI交互界面。通过Py Qt5和Py Charm进行了GUI人机交互界面的设计。最后在生成的苹果花检测模型和算法的基础上,进行了系统调试与试验,结果表明所设计的苹果花检测界面操作方便、简单直观。本研究提出的苹果花识别检测方法,提升了苹果花的检测性能,可为疏花设备的研发奠定基础。