夜雨聆风
python植物农作物叶片病虫害识别系统
植物农作物叶片病虫害识别系统：农作物叶片病害检测与识别系统 源码 带UI界面+说明视频 模型：yolov5，可用于专科本科学习参考\n \n功能: 农作物叶片病害检测系统用于智能检测常见农作物叶片病害情况，自动化标注、记录和保存病害位置和类型，辅助作物病害防治以增加产值。主要用于常见农作物叶片病害的智能检测，利用相机采集的作物图像，基于深度学习技术识别包括苹果黑星病、绣叶、玉米灰叶斑病等30种常见的病害类型，输出病害处的标记框和对应类别，以辅助自动化农作物病害防治;软件提供登录注册功能，可进行用户管理;软件能有效识别相机采集的图片、视频等文件形式，检测叶片表面病害情况，并记录识别结果在界面表格中方便查看;可开启摄像头实时监测和统计实际农作物叶片，以检测其病害情况，系统支持结果记录、展示和保存\n \n本商品的项目包含以下内容：\n1.完整程序文件（.py等）可训练自己数据集\n2.UI界面源文件、图标（.ui、.qrc、.py等）\n3.训练测试数据集图片、视频文件（.png、.jpg、.mp4等）\n功能：\n1. 选择图片识别\n \n系统允许选择图片文件进行识别，点击图片选择按钮图标选择图片后，显示所有农作物识别的结果，可通过下拉选框查看单个叶片病害的识别结果。\n \n2.视频识别\n \n很多时候我们需要识别一段视频画面中的病害情况，这里设计了视频选择功能。点击视频按钮可选择待检测的视频，系统会自动解析视频逐帧识别农作物，并将结果记录在右下角表格中。\n \n3. 摄像头实时检测\n \n在真实场景中，我们往往利用设备摄像头获取实时画面，同时需要对画面中的农作物进行识别，因此本文考虑到此项功能。如下图所示，点击摄像头按钮后系统进入准备状态，系统显示实时画面并开始检测画面中的农作物。\n \n原理介绍\n日常生活中常见果蔬的种类繁多，其叶片病害的类别就更多了，如何准确地自动化识别病害以提升作物产量，减少经济损失是当前一个重要问题。对于现有的植物病害检测方法还不能准确且快速地检测植物叶片中病害区#现代农业种植 域问题，这里采用技术已经成熟的基于yolov5的深度学习方法，用于检测马铃薯、番茄叶片等常见病害。通过数据增强和图像标注技术构建马铃薯、玉米、番茄叶片病害数据集，利用YOLOv5主干网络对病害特征的提取能力，实现叶片病害检测和识别。通过调阅资料和训练测试代码，yolov5不失为一种为苹果、番茄叶片病害检测的高性能解决方案，能够以较高的准确率对植物叶片病害进行分类与定位。
