基于YOLOv5深度学习的农作物害虫检测系统 —— YOLOv5 + 自定义UI界面 + 数据集

随着农业科技的进步，深度学习在农作物病虫害检测中的应用愈发广泛。针对害虫的早期识别和管理可以显著提高作物的产量和质量。本文将详细介绍如何利用YOLOv5构建一个农作物害虫检测系统，包括数据集准备、模型训练、用户界面设计等多个方面。

目录

1. 项目背景与意义

2. 数据集准备

2.1 数据集来源

2.2 数据集结构

2.3 生成 data.yaml 文件

3. 模型训练

3.1 环境准备

3.2 YOLOv5 模型训练步骤

3.3 训练过程中的可视化

3.4 模型评估

4. 用户界面设计

4.1 安装PyQt5

4.2 设计界面

4.3 代码解析

5. 系统测试

5.1 测试数据

5.2 测试过程

5.3 性能评估

6. 优化与改进

7. 总结

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1. 项目背景与意义

农作物害虫的检测和防治是农业生产中的重要环节。传统的害虫识别主要依赖人工检查，效率低且容易出错。借助深度学习技术，尤其是计算机视觉模型（如YOLOv5），可以自动化地进行害虫识别和分类，从而大大提升检测效率和准确性。开发一个用户友好的检测系统，不仅可以帮助农民及时发现害虫，还可以为农业管理提供数据支持。

2. 数据集准备

2.1 数据集来源

在构建检测系统之前，我们需要准备一个适合训练YOLOv5模型的图像数据集。可选择以下几种方式收集数据：

• 公共数据集：可以从Kaggle、Google Dataset等平台获取公开的农作物害虫图像数据集。例如，Kaggle上有“Plant Pests and Diseases Dataset”。
• 自定义采集：在农田中拍摄包含不同害虫和作物的照片，确保拍摄条件多样化，包括不同的光照、角度和背景。

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