计算机毕业设计YOLO+AI大模型智慧农业植物病害识别检测系统农作物病害识别检测系统 (源码+LW+PPT+讲解)

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信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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介绍资料

任务书：YOLO+AI大模型智慧农业植物病害识别检测系统

一、项目背景与目标

随着全球人口增长和气候变化加剧，农作物病害问题日益严重，传统人工检测方式效率低、成本高且依赖经验。智慧农业通过AI技术实现病害的精准识别与快速响应，成为保障粮食安全的重要手段。本项目旨在开发一套基于YOLO（You Only Look Once）目标检测算法与AI大模型（如Vision Transformer、ResNet等）的农作物病害识别检测系统，实现高效、精准、自动化的病害监测与预警，提升农业生产效率。

二、项目任务与范围

1. 核心任务

数据采集与预处理
- 收集多类型农作物（如水稻、小麦、玉米、蔬菜等）的病害图像数据，覆盖不同生长阶段、病害类型（真菌、细菌、病毒等）及环境条件。
- 数据标注：使用专业工具（如LabelImg、CVAT）对病害区域进行边界框标注，并分类病害类型。
- 数据增强：通过旋转、翻转、调整亮度/对比度等方式扩充数据集，提升模型泛化能力。
模型设计与优化
- 基础模型选择：
  - 采用YOLO系列（如YOLOv8）作为目标检测框架，实现病害区域的快速定位。
  - 结合AI大模型（如EfficientNet、Swin Transformer）进行病害分类，提升复杂场景下的识别精度。
- 模型融合与优化：
  - 设计双分支网络结构，YOLO分支负责病害区域检测，大模型分支负责病害类型分类。
  - 引入注意力机制（如CBAM、SE模块）增强模型对病害特征的提取能力。
  - 通过迁移学习（Transfer Learning）利用预训练模型加速收敛，减少训练成本。
系统开发与集成
- 前端界面：开发Web/移动端应用，支持图像上传、实时检测结果展示、病害信息查询等功能。
- 后端服务：部署模型推理API，支持高并发请求，集成数据库（如MySQL）存储病害历史记录。
- 边缘计算优化：针对农田场景，开发轻量化模型（如TensorRT加速、量化压缩），适配无人机或田间摄像头部署。
测试与验证
- 在真实农田环境中进行系统测试，评估检测准确率（mAP）、响应时间（FPS）及鲁棒性（光照、遮挡等）。
- 与农业专家合作，验证病害识别结果的可靠性，优化误检/漏检案例。

2. 扩展任务（可选）

开发病害预测模块，结合气象数据与历史病害记录，预测未来病害爆发风险。
集成多模态数据（如土壤湿度、温度传感器数据），提升系统综合决策能力。

三、技术路线

数据层：
- 数据采集 → 数据清洗 → 数据标注 → 数据增强 → 数据集划分（训练集/验证集/测试集）。
算法层：
- YOLO模型训练（病害检测） → 大模型微调（病害分类） → 模型融合与优化。
应用层：
- 前端开发（React/Vue） → 后端服务（Flask/Django） → 部署与测试（Docker/Kubernetes）。

四、预期成果

核心成果：
- 完成一套高精度（mAP≥90%）、实时性（≥30FPS）的农作物病害识别检测系统。
- 发布开源数据集（含10万+标注图像）及预训练模型，供学术界与产业界复用。
应用成果：
- 在合作农场部署试点系统，实现病害检测效率提升80%，农药使用量减少30%。
- 申请软件著作权及专利（如“基于YOLO与Transformer的病害融合检测方法”）。

五、项目计划与里程碑

阶段	时间	任务
需求分析与设计	第1-2周	完成技术调研、数据集规划、系统架构设计。
数据准备	第3-4周	完成数据采集、标注与增强，划分数据集。
模型开发与训练	第5-8周	完成YOLO与大模型训练，优化融合策略，达到基准性能。
系统开发与测试	第9-10周	开发前后端应用，集成模型API，完成功能测试与性能调优。
部署与验收	第11-12周	在农田环境部署系统，提交验收报告，整理技术文档。