前言
水稻叶片病害智能诊断系统
可以帮助农民和专业人士准确、快速地识别水稻叶片上的病害,从而采取相应的防治措施,提高水稻产量和质量,减少经济损失。
该系统的具体应用场景包括:
农田病害监测
:系统可安装在无人机或机器人上,通过航拍或移动检测,在大范围的农田中快速发现水稻叶片病害,帮助农民针对性地进行病虫害防治。
实时诊断
:系统能够在实时环境中对水稻叶片进行病害诊断,快速判断病害类型,为及时采取措施提供准确的参考,避免病害的扩散和加重。
病害样本库建设
:系统可以收集和保存大量水稻叶片病害样本的图像和诊断结果,建立起完善的病害样本库,为后续的学习与诊断提供有力支持。
多种病害检测
:系统不仅可以识别水稻叶片常见的病害如纹枯病、白叶枯病等,也可以适应新出现的水稻病害,提供更加全面的病害检测能力。综上所述,水稻叶片病害智能诊断系统在现代农业生产中具有重要意义,可以提高农作物的生产效益和质量,为农民和专业人士提供精确的病害诊断和预防控制方法。
博主通过搜集水稻叶片病害
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水稻叶片病害智能诊断系统
,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种不同水稻叶片病害
的类型识别,分别为:['白叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '枯草病']
;
2. 支持图片、批量图片、视频以及摄像头检测
;
3. 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是一种前沿的检测与识别技术,它基于先前YOLO版本在目标检测与识别任务上的成功,进一步提升了性能和灵活性。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
。
其主要网络结构如下:
2. 数据集准备与训练
本文使用的水稻叶片病害
数据集共包含5932
张图片,分为4个病害类别
,分别是['白叶枯病', '稻瘟病', '褐斑病', '枯草病']
。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 # 加载预训练模型 model = YOLO("yolov8n-cls.pt") if __name__ == '__main__': model.train(data='datasets/Data', epochs=300, batch=4) # results = model.val()
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1.0
,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/BACTERAILBLIGHT3_002.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:
以上便是关于此款水稻叶片病害智能诊断系统
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
。