基于yolov8的土豆马铃薯叶子病害检测系统python源码+pytorch模型+评估指标曲线+精美GUI界面

作品简介

【算法介绍】

基于YOLOv8的土豆马铃薯叶子病害检测系统是一种创新的农业智能解决方案,旨在通过深度学习技术实现对马铃薯叶片病害的精准识别与早期预警。该系统利用YOLOv8(You Only Look Once,版本8)模型,这是一种广泛应用于物体检测中的卷积神经网络模型,以其实时性和高效性著称,非常适合于农作物病害检测任务。

该系统能够识别的病害主要包括早疫病(Early Blight)、健康叶片(Healthy)以及晚疫病(Late Blight)。这些病害对马铃薯的产量和质量有着直接影响,因此早期准确识别对于病害防控至关重要。

为了实现这一目标,系统首先收集并处理了大量马铃薯叶片病害的数据集,这些数据集经过精心标注,以确保模型训练的准确性和有效性。随后,基于这些数据集,使用YOLOv8模型进行病害识别模型的训练。训练完成后,系统通过用户友好的界面,允许农民或农业工作者上传叶片图像,并快速获得病害识别结果。

此外,该系统还具备高度的可扩展性和灵活性,可以根据实际需求进一步优化和扩展病害识别种类。同时,其用户界面设计简洁直观,使得非专业人士也能轻松上手使用。

综上所述,基于YOLOv8的土豆马铃薯叶子病害检测系统为农业生产提供了一种高效、准确的病害检测手段,有助于农民及时采取措施防控病害,保障马铃薯的健康生长和高产高质。这一系统的应用将极大地推动农业智能化进程,提升农业生产效率和管理水平。

【效果展示】

 

【测试环境】

windows10

anaconda3+python3.8

torch==2.3.0

ultralytics==8.3.81

【训练数据集信息】

注意本次训练数据集都是使用单叶片进行训练,数据集图片预览如下:

【模型可以检测出3类别】

早疫病(Early Blight)、健康叶片(Healthy)以及晚疫病(Late Blight)

【使用步骤】

使用步骤:

(1)首先根据官方框架安装好yolov8环境,并安装好pyqt5

(2)切换到自己安装的yolov8环境后,并切换到源码目录,执行python main.py即可运行启动界面,进行相应的操作即可

【提供文件】

python源码

yolov8n.pt模型

训练的map,P,R曲线图(在weights\results.png)

测试图片(在test_img文件夹下面)

注意不提供数据集

更多信息参考博文介绍:https://blog.csdn.net/FL1623863129/article/details/146127018

创作时间: