YOLOv12完整代码-基于深度学习的农作物害虫检测系统

作品简介

一、代码功能:

  • 检测任务:基于 YOLOv12 的农作物害虫实时检测
  • 检测类别:支持 15 类(中英文对照):Hellula undalis(小菜蛾) / Leaf Webber(叶网蛾) / ash weevil(灰象甲) / blister beetle(水泡甲虫) / fruit fly(果蝇) / fruit sucking moth(吸果蛾) / helicoverpa(棉铃虫) / leucinodes(茄果螟) / mealy bug(粉虱) / pieris(菜粉蝶) / plutella(小菜蛾) / root grubs(根蛆) / schizaphis graminum(禾谷缢管蚜) / uroleucon compositae(合头菊蚜) / whitefly(白粉虱)
  • 数据集总量:内置 6971 张农作物害虫图像标注数据集
  • 数据集划分:训练集 6084 张,验证集 770 张,测试集 117 张
  • 输入方式:支持图片、视频、浏览器摄像头三种输入源,浏览器端实时显示检测框与置信度
  • 系统架构:采用 Flask + Flask-SocketIO 后端推理,配套 HTML / CSS / JS Web 界面,支持一键启动可视化演示
  • 结果输出:检测结果支持 CSV 导出,支持保存带框图片 / 视频,支持写入 SQLite 数据库存档
  • 用户功能:有登录注册界面,也可以不启用登录注册
  • 权重管理:支持在线上传与切换 YOLO 模型权重,方便对比不同版本效果

二、详细教程:





创作时间:2026-03-15 20:18:46