El conteo preciso de flores de pepino utilizando algoritmos inteligentes para monitorear su proporción de sexos es esencial para la gestión agrícola en instalaciones inteligentes. Sin embargo, los entornos complejos de invernaderos imponen mayores demandas en la precisión y eficiencia de los algoritmos de conteo. Este estudio propone un algoritmo de conteo de doble área basado en un marco en cascada YOLOv8n-Track (YOLOv8n-T) y ByteTrack mejorado. Este método logra la tarea de conteo de flores de pepino detectando los objetivos florales, rastreándolos cuadro por cuadro y validando el conteo a través del conteo de doble área. El YOLOv8n-T incorpora un mecanismo de Atención de Coordenadas (CA) y módulos livianos al tiempo que optimiza la función de pérdida, mejorando así las capacidades de extracción de características florales y reduciendo la complejidad computacional. Al integrar el algoritmo de seguimiento ByteTrack con una estrategia de conteo de doble área, se fortalece la robustez del conteo de flores en entornos dinámicos. Los resultados experimentales muestran que el YOLOv8n-T mejorado logra puntajes de mAP y F1 del 86.9% y 82.1%, superando al YOLOv8n en un 3% y 2.6%, respectivamente, con una reducción de 0.3 G en los parámetros del modelo. El marco integrado logra una precisión de detección del 82.4% para el conteo de flores de pepino. Esta investigación proporciona un nuevo método para monitorear las proporciones de sexos de las flores de pepino en la agricultura en instalaciones, promoviendo el desarrollo de la gestión agrícola inteligente.