基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分类
基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标分类
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《------正文------》
基本功能演示
摘要：
玉米是全球范围内种植最为广泛的农作物之一，对于粮食安全和农业经济发展有着举足轻重的作用。玉米病害会严重影响作物的生长和产量，直接威胁粮食供应。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过3852张图片，训练了一个玉米叶片病害的识别模型,可用于识别4种不同的玉米病害类型。并基于此模型开发了一款带UI界面的玉米叶片病害智能诊断与防治系统，可快速、准确地识别实时识别场景中的玉米叶片病害类型，同时提供科学的防治建议，这有助于农户及时采取措施，有效控制病害扩散，显著提升农业生产的效率和可持续性。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、批量图片、视频以及摄像头进行识别检测。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。
文章目录
前言
玉米是全球范围内种植最为广泛的农作物之一，对于粮食安全和农业经济发展有着举足轻重的作用。玉米叶片病害会严重影响作物的生长和产量，直接威胁粮食供应。通过智能诊断与防治系统，可以快速准确地识别病害类型，及时提供防治建议，极大提升病害管理的效率和效果，降低农业生产的风险，保障农业可持续发展。
玉米叶片病害智能诊断与防治系统的
应用场景包括：
玉米农田监控：辅助农民在大面积的玉米种植区进行病害监测和管理，确保作物健康生长。
农业研究和病害防控评估：为研究人员提供数据，帮助他们研究病害发展规律和评估防治措施的有效性。
农技推广和培训：系统可以作为教育工具，辅助农技人员和农民学习病害识别和处理方法。
农资企业服务：农资企业可基于系统诊断结果，为农户提供个性化的防病农药和肥料配套方案。
智能农业解决方案：将玉米叶片病害检测与农场管理系统相结合，提供从种植、管理到收获的全流程智能解决方案。
总结来说，玉米叶片病害智能诊断与防治系统对现代农业的精准管理和科学化经营至关重要。这种系统的应用能显著提升病害管理水平，减少经济损失，并有助于实现农药的精准化使用，最终促使农业生产朝着更加绿色、智能的方向发展。随着人工智能技术在农业领域的深入应用，类似的系统也将在提高农业生产效率和保障粮食安全方面发挥日益重要的作用。
博主通过搜集玉米叶片病害的相关数据图片并整理，根据YOLOv8的深度学习技术训练识别模型，并基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的玉米叶片病害智能诊断与防治系统，可支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测。
软件初始界面如下图所示：
检测结果界面如下：
一、软件核心功能介绍及效果演示
软件主要功能
1. 可进行4种不同玉米叶片病害的类型识别，分别为：['锈病','灰叶斑病','健康','枯叶病'];
2.可针对不同病害类型给出对应的防治方法与建议【可自己添加具体描述，字数不限】；
3. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测；
4. 界面可实时显示识别结果、置信度、用时等信息;
（1）图片检测演示
单个图片检测操作如下：
点击打开图片按钮，选择需要检测的图片，就会显示检测结果。操作演示如下：
批量图片检测操作如下：
点击打开文件夹按钮，选择需要检测的文件夹【注意是选择文件夹】，可进行批量图片检测，表格中会有所有图片的检测结果信息，点击表格中的指定行，会显示指定行图片的检测结果，双击路径单元格，会看到图片的完整路径。操作演示如下：
（2）视频检测演示
点击打开视频按钮，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。
（3）摄像头检测演示
点击打开摄像头按钮，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头按钮，可关闭摄像头。
二、模型的训练、评估与推理
1.YOLOv8的基本原理
YOLOv8是一种前沿的深度学习技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性，在精度和速度方面都具有尖端性能。在之前YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
YOLO各版本性能对比：
其主要网络结构如下：
2. 数据集准备与训练
本文使用的玉米叶片病害数据集共包含3852张图片，分为4个病害类别,分别是['锈病','灰叶斑病','健康','枯叶病']。部分数据集及类别信息如下：
图片数据集的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将分类的图片分为训练集与验证集放入Data目录下。
3.模型训练
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import matplotlib
matplotlib.use('TkAgg')
if __name__ == '__main__':
# 训练模型配置文件路径
yolo_yaml_path = 'ultralytics/cfg/models/v8/yolov8-cls.yaml'
# 官方预训练模型路径
pre_model_path = "yolov8n-cls.pt"
# 加载预训练模型
model = YOLO(yolo_yaml_path).load(pre_model_path)
# 模型训练
model.train(data='datasets/Data', epochs=150, batch=4)
4. 训练结果评估
在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：
本文训练结果如下：
通过accuracy_top1图片准确率曲线图我们可以发现，该模型在验证集的准确率约为0.99，结果还是很不错的。
5. 利用模型进行推理
模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：
#coding:utf-8
from ultralytics import YOLO
import cv2
# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/RS_Rust 1598.JPG"
# 加载模型
model = YOLO(path, task='classify')
# 检测图片
results = model(img_path)
print(results)
res = results[0].plot()
# res = cv2.resize(res,dsize=None,fx=0.3,fy=0.3,interpolation=cv2.INTER_LINEAR)
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)
执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：
以上便是关于此款玉米叶片病害智能诊断与防治系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、批量图片、视频及摄像头进行检测。
关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。
【获取方式】
本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练好的结果文件、训练代码、UI源码、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：
注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为
MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境，【包含环境配置说明文档和一键环境配置脚本文件】。
结束语
以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的玉米叶片病害智能诊断与防治系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正。
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