计算机毕业设计对标硕论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)

基于YOLO与AI大模型的植物病害识别系统

最新推荐文章于 2025-12-03 16:01:33 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-03 16:01:33 发布 · 314 阅读

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#课程设计 #YOLO #人工智能 #知识图谱 #大数据 #hadoop #毕业设计

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介绍资料

以下是一份关于《YOLO+AI大模型智慧农业植物病害识别检测系统》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、任务分工及实施计划等内容：

任务书：YOLO+AI大模型智慧农业植物病害识别检测系统开发

一、项目背景

植物病害是影响全球农业产量的主要因素之一，传统病害诊断依赖人工观察或实验室检测，存在效率低、成本高、误诊率高等问题。随着计算机视觉与深度学习技术的发展，基于图像的病害识别成为可能。本项目旨在构建一套高精度、实时性的智慧农业植物病害检测系统，结合YOLO（You Only Look Once）目标检测算法与AI大模型（如Vision Transformer、SAM等），实现田间病害的快速识别与分类，为农民提供精准防治建议，减少农药滥用与经济损失。

二、项目目标

技术目标：
- 开发基于YOLOv8/v9的轻量化病害检测模型，支持实时识别（≥30FPS）。
- 集成AI大模型（如Segment Anything Model, SAM）实现病害区域精准分割与特征提取。
- 构建多模态数据集（图像+环境数据），提升模型泛化能力。
- 开发移动端/Web端应用，支持田间实时拍摄与诊断。
业务目标：
- 覆盖10种以上常见农作物病害（如稻瘟病、小麦锈病、番茄叶霉病等）。
- 识别准确率≥95%，误检率≤5%。
- 提供病害类型、严重程度及防治方案的可视化报告。

三、技术架构

1. 数据层

数据采集：
- 田间摄像头实时拍摄（支持无人机巡检）。
- 公开数据集（PlantVillage、IP102等）与自建数据集（合作农场采集）。
- 环境数据（温湿度、光照、土壤pH值）关联分析。
数据标注：
- 使用LabelImg标注病害位置与类别。
- 通过SAM模型辅助生成精细掩码（Mask），提升分割精度。

2. 模型层

主干模型：
- YOLOv8/v9：作为基础检测框架，优化锚框（Anchor）与损失函数（如CIoU）。
- AI大模型融合：
  - Vision Transformer（ViT）：提取全局语义特征，增强复杂背景下的识别能力。
  - Segment Anything Model（SAM）：实现病害区域像素级分割，辅助严重程度评估。
模型优化：
- 知识蒸馏：将大模型（如ResNet-152）知识迁移至轻量化YOLO模型。
- 量化压缩：使用TensorRT或ONNX Runtime部署，减少推理延迟。

3. 应用层

移动端应用（Android/iOS）：
- 实时摄像头拍摄与病害检测。
- 离线模式支持（模型轻量化后部署）。
- 防治方案推荐（基于知识图谱）。
Web管理平台（Django/Flask）：
- 数据可视化（病害分布热力图、时间趋势分析）。
- 模型训练与版本管理。
- 用户权限与农场管理。

四、任务分工

模块	负责人	任务描述
数据采集与标注	张三	搭建田间摄像头网络，采集多场景病害图像；使用SAM辅助标注精细掩码。
模型开发与训练	李四	训练YOLOv8基础模型，融合ViT特征；优化模型结构，提升小目标检测能力。
移动端应用开发	王五	基于Flutter开发跨平台应用，集成TensorFlow Lite或MNN推理引擎。
Web平台开发	赵六	设计Django后端API，开发前端可视化页面（ECharts+Mapbox）。
系统测试与部署	全体成员	联合测试模型精度与系统稳定性，优化推理速度；编写部署文档与用户手册。