基于YOLOv8深度学习的水稻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

简介: 基于YOLOv8深度学习的水稻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

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pythonPyqt5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

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