基于YOLO11的苹果叶病害检测系统

最新推荐文章于 2025-03-31 19:06:18 发布
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分类专栏： YOLO系列成品检测系统 文章标签： YOLO 目标检测 计算机视觉 深度学习 人工智能 机器学习 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/tsg6698/article/details/144144183
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基于YOLO11的苹果叶病害检测系统  (价格95)

包含  ['PM', 'Rot', 'Rust', 'Scab']

        [白粉病 ,黑腐病、锈病, 疮痂病]   4个类


通过PYQT构建UI界面，包含图片检测，视频检测，摄像头实时检测。

（该系统可以根据数据训练出的yolo11的权重文件，运用在其他检测系统上，如火焰检测，口罩检测等等，可以根据检测目标更改UI界面。）
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基于yolov5深度学习的苹果叶片病害检测系统——完整实现与代码分析
m0_52343631的博客
11-26 802
随着智能农业技术的飞速发展，深度学习和计算机视觉已经成为农业领域中应用最为广泛的技术之一。苹果叶片病害的检测和诊断对于提高果园管理效率、减少农药使用量、提高苹果品质至关重要。传统的人工检测方法往往需要大量的时间和人工成本，且容易受到环境因素影响。为了提高检测效率和准确率，基于深度学习的苹果叶片病害检测系统应运而生。本文将详细介绍如何使用YOLOv5深度学习模型构建苹果叶片病害检测系统，帮助果农快速准确地诊断苹果叶片的健康状况。
基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害检测系统
m0_52343631的博客
11-30 629
随着深度学习技术的发展，越来越多的农业应用开始采用深度学习算法进行病害识别，尤其是卷积神经网络（CNN）和目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列，已经在植物病害检测中取得了显著的效果。未来，随着数据集的丰富和算法的进一步优化，系统的准确性和鲁棒性将进一步提升，能够更好地服务于农业领域。YOLOv8的主要工作流程包括：输入图像通过网络进行特征提取，模型预测出物体的边界框和类别，然后通过非最大值抑制（NMS）算法去除冗余的检测框，最终输出检测结果。使用YOLOv8进行模型训练。
基于yolov8的苹果叶病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip
09-08
【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 cedar_apple_rust powdery_mildew healthy alternaria_leaf_spot brown_spot apple_rot block_rot apple_scab leaf_blot rust grey_spot mosaic frogeye_leaf_spot 更多实现细节参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142014558
基于卷积神经网络的水果成熟度识别，resnet50，vgg16模型（pytorch框架，python代码）
蓝博AI的博客
12-10 3755
基于卷积神经网络的水果成熟度识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标图表等。系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python + flask。
Python基于深度学习的苹果叶片病害检测系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
卧龙文化工作室的博客
01-13 113
Python基于深度学习的苹果叶片病害检测系统(源码+lw+部署文档+讲解等)
基于yolov8苹果叶片病害识别系统（含UI界、Python代码、训练好的模型、数据集）
Python_csdn_csdn的博客
11-13 1487
苹果叶片病害检测技术在农业生产、病害防控和农作物管理等领域中具有重要意义，能够提高生产的效率并确保作物的健康。在现代农业管理中，快速且精准地检测苹果叶片的病害情况，能够帮助农户和农业管理人员更好地识别和处理病害，从而减少损失，优化防治资源的分配，特别是在自动化监测系统中，精准的病害检测是其高效运行的基础。同时，病害检测系统还能为农业生产提供数据支持，实现更好的监控和管理。苹果叶片病害检测技术已经在多个农业场景中得到广泛应用，如病害监测、农药喷洒决策、作物健康管理、产量预测等。
python毕业设计:基于YOLOv5的苹果叶病害识别检测系统【代码+论文+PPT】
zsd12379的专栏
09-26 632
python毕业设计:基于YOLOv5的苹果叶病害识别检测系统，包括代码、论文、答辩PPT，点赞、收藏、关注后留言，我们会按时间顺序赠送部分资源。
基于YOLOv11的苹果叶病害检测系统
nantangyuxi
11-02 543
基于YOLOv11的苹果叶病害检测系统（包含详细的完整的程序和数据）_yolov11关键点检测资源-优快云文库 https://download.youkuaiyun.com/download/xiaoxingkongyuxi/89886899。同时，提供评估指标（如准确率和召回率）的可视化展示，帮助用户分析模型的性能。的苹果叶病害检测系统，能够实现对苹果叶片疾病的自动识别和分类。的苹果叶病害检测系统，具备良好的用户交互性与高效的检测性能。：读取和处理用户上传的图像，进行模型推理，并更新结果标签。
基于深度学习的苹果叶片病害检测系统 —— YOLOv8 + UI界面 + 数据集
m0_52343631的博客
12-03 495
本项目的目标是通过深度学习技术自动检测苹果叶片上的病害，并判断其类型。病害检测：通过摄像头或上传图像，自动检测苹果叶片上的病害类型。实时视频检测：利用摄像头进行实时检测，能够在田间地头快速判断病害。用户友好的UI界面：提供简洁直观的界面，支持图片上传和实时视频流检测，方便用户操作。本项目实现了基于YOLOv8的苹果叶片病害检测系统，结合PyQt5构建了简洁直观的用户界面。通过该系统，用户能够方便地进行病害检测，提升了农业病害管理的效率。数据集扩充：增加更多样本，提高模型的鲁棒性。实时检测优化。
苹果缺陷病害检测、voc和yolo两种标注，1类别检测
12-26
由于涉及的苹果缺陷病害检测在实际应用中具有很高的实用价值，这方面的研究不仅可以帮助果农提高苹果的质量，降低损失，也可以为消费者提供更加安全、优质的苹果产品。此外，相关的技术还可以应用于其他农产品的质量...
基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战
11-02 430
本文基于YOLOv8深度学习框架，通过13775张图片，训练了一个进行苹果叶片病害智能诊断的识别模型,可用于检测9种不同的苹果病害。并基于此模型开发了一款带UI界面的苹果叶片病害智能诊断系统，可用于实时识别场景中的苹果病害类型，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经验，专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。👇🏻 精彩专栏 推荐订阅👇🏻。
【毕业设计】基于深度学习的苹果树叶面病虫害识别算法系统 python 人工智能 CNN
Hai_Lang_IT的博客
12-06 2663
毕业设计-基于深度学习的苹果树页面病虫害识别算法系统的毕业设计。随着果树病虫害对果农产量和质量的威胁日益严重，开发一种高效准确的病虫害识别系统具有重要意义。该系统利用深度学习技术，结合大量的苹果树页面图像数据集，实现了自动化的病虫害识别功能。通过对苹果树页面图像进行处理和分析，系统能够快速准确地检测和分类不同类型的病虫害，为果农提供及时有效的防治措施。该系统在病虫害识别准确率和效率方面取得了令人满意的成果，这项毕业设计不仅在实际应用中具有重要价值，同时也展示了深度学习技术在农业领域的潜力和前景。
英文论文（sci）解读复现【NO.13】基于YOLOv5的自然场景下苹果叶片病害实时检测
m0_70388905的博客
05-27 1581
针对自然场景中复杂背景下多尺度、异型苹果叶片病害的准确定位与识别问题，提出了一种基于改进YOLOv5s模型的苹果叶片病害检测方法。
实战二十三：基于卷积神经网络的苹果病虫害图像检测 完整代码数据
07-08 272
实战二十三：基于卷积神经网络的苹果病虫害图像检测 完整代码数据
基于深度学习的苹果叶片病害检测系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集
m0_52343631的博客
12-06 626
YOLOv10是YOLO系列的最新版本，在速度和准确度上都有了很大的提升。YOLOv10通过一个新的网络架构、优化的训练策略以及增强的图像预处理能力，能够更好地处理复杂的图像检测任务，特别是针对农业病害检测这样的场景。
基于深度学习的苹果树叶病害图像识别
2301_79809972的博客
09-22 2592
本论文进行了基于深度学习的苹果树叶片图像识别的研究，在当下经济全球化的背景下，世界各国经济竞争愈演愈烈，每一种进出口的贸易都会是一场另类的“战争”。而苹果特别是优质苹果的产量的产出的效率，以及经济成本显得尤为重要，这其中最大因素就是病害的处理问题，传统的病害处理，面临着高成本，高人力的问题，对于广大的果农来说是不小得经济负担，所以通过深度学习中的卷积神经网络来解决此问题就有着很大的可行性。
PaddlePaddle打比赛之苹果病害图像识别挑战赛
m0_63642362的博客
05-12 605
2023科大讯飞开发者大赛-苹果病害图像识别挑战赛baseline
基于超分辨率与YOLO的多尺度红外小目标检测方法YOLO-MST论文解读
最新发布
hasakie的博客
03-31 235
YOLO-MST通过超分辨率增强与多尺度动态检测的有机结合，在保持实时性的前提下显著提升了复杂背景下的红外小目标检测精度。该方案为军事侦察、智能安防等场景提供了新的技术思路。
YOLO水果植物叶片病害检测数据集：完整标注与可视化
YOLO（You Only Look Once）是一种流行的实时目标检测系统。与传统的检测算法不同，YOLO将目标检测问题作为一个回归问题来解决，直接从图像像素到边界框坐标和类别概率进行预测。它因其速度和准确性而受到关注，尤其...
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