基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、目标分割(1)

简介: 基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、目标分割

前言

智能草莓病害检测、识别与分割系统利用了YOLOv8这一高级深度学习算法,能够高效地准确识别并分割草莓中的病害区域。在农业生产中,病害的早期发现和准确诊断是减少作物损失和提高产品质量的关键。这一系统使得农业监测自动化成为可能,不仅节约人工成本,还大幅提高了检测的精确度和速度,是智能农业中不可或缺的一环,对提升农作物管理水平、保障粮食安全和推动农业现代化进程有着重大意义。

智能草莓病害检测、识别与分割系统的应用场景包括

智能农业:在智能温室和规模化种植场中实施病害监测,提高病害管理的效率与时效性。

农业研究:辅助研究人员进行病害数据收集和分析,促进病害防治技术的创新和发展。

农业保险:为农作物投保提供确凿的病害发生证据,简化理赔流程并降低欺诈风险。

农产品质量控制:在收获和包装前检测病害,确保农产品质量,减少流通领域的损失。

精准农业:为实现精准施肥、灌溉和病害处理提供数据支持,优化农田管理。

农业教育与培训:提供一个实时的、交互式的教学平台,增强农业学生和从业者的实践技能。

总结而言,智能草莓病害检测、识别与分割系统通过提供高效的病害识别工具,为农业领域带来了技术革新。它不仅能够显著提升作物生产的质量和效率,也有助于农业从业者更好地理解和管理病害问题。随着智能农业技术的日益成熟,这类系统将为确保全球粮食安全和持续推动农业现代化贡献重要的力量。

博主通过搜集草莓病害的相关数据图片,根据YOLOv8的目标分割技术,基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的草莓病害检测与分割系统,可支持图片、视频以及摄像头检测,同时可以将图片、视频以及摄像头的检测结果进行保存本文详细的介绍了此系统的核心功能以及所使用到的技术原理与制作流程。

软件初始界面如下图所示:

检测结果界面如下:

检测结果说明:

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行7种草莓病害检测与分割,病害类型分别为: ['角斑病','炭疽病','花枯病','灰霉病','叶斑病','白粉病果','白粉病叶']
2. 支持图片、图片批量、视频及摄像头进行检测分割;
3. 可显示总分割面积占比以及单个目标的分割面积占比
4. 界面可实时显示目标位置分割结果分割面积占比置信度用时等信息;
5. 结果保存:支持图片视频摄像头分割结果保存

界面参数设置说明

  1. 置信度阈值:也就是目标检测时的conf参数,只有检测出的目标置信度大于该值,结果才会显示;
  2. 交并比阈值:也就是目标检测时的iou参数,只有目标检测框的交并比大于该值,结果才会显示;
  3. 窗口1:显示分割结果:表示是否在检测图片中显示分割结果,默认勾选;
  4. 窗口1:显示检测框与标签:表示是否在检测图片中显示检测框与标签,默认勾选;
  5. 窗口2:显示Mask或者显示原始分割图片:表示在窗口2中显示分割的Mask或者原始图片分割内容

IoU:全称为Intersection over

Union,表示交并比。在目标检测中,它用于衡量模型生成的候选框与原标记框之间的重叠程度。IoU值越大,表示两个框之间的相似性越高。通常,当IoU值大于0.5时,认为可以检测到目标物体。这个指标常用于评估模型在特定数据集上的检测准确度。

显示Mask或者显示原始分割图片选项的功能效果如下:

(1)图片检测演示

1.点击打开图片按钮,选择需要检测的图片,或者点击打开文件夹按钮,选择需要批量检测图片所在的文件夹,操作演示如下:

2.点击目标下拉框后,可以选定指定目标的结果信息进行显示。
3.
点击保存按钮,会对图片检测结果进行保存,存储路径为:save_data目录下。

4.点击表格中的指定行,界面会显示该行表格所写的信息内容。

注:右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置,可用下拉框进行信息切换。所有检测结果均在表格中显示。

单个图片检测操作如下:

批量图片检测操作如下:

点击保存按钮,会对图片的检测结果进行保存,共会保存3种类型结果,分别是:检测分割结果标识图片、分割的Mask图片以及原图分割后的图片。存储在save_data目录下,保存结果如下:

(2)视频检测演示

1.点击打开视频图标,打开选择需要检测的视频,就会自动显示检测结果。再次点击该按钮,会关闭视频

2.点击保存按钮,会对视频检测结果进行保存,同样会保存3种类型结果,分别是:检测分割结果标识视频、分割Mask视频以及原视频分割后的视频,存储路径为:save_data目录下。

视频检测演示:

视频保存演示:

视频检测保存结果如下:

(3)摄像头检测演示

1.点击打开摄像头按钮,可以打开摄像头,可以实时进行检测,再次点击该按钮,可关闭摄像头

2.点击保存按钮,可以进行摄像头实时图像的检测结果保存

摄像头检测演示:

摄像头保存演示:

摄像头检测保存结果如下:

(4)检测结果保存

点击保存按钮后,会将当前选择的图片【含批量图片】、视频或者摄像头的分割结果进行保存。结果会存储在save_data目录下,保存内容如下:

基于YOLOv8深度学习的智能草莓病害检测与分割系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战、目标检测、目标分割(2)https://developer.aliyun.com/article/1536738

相关文章
|
3天前
|
机器学习/深度学习 算法框架/工具 Python
深度学习在图像识别中的应用及其代码实现
【9月更文挑战第24天】本文将探讨深度学习在图像识别领域的应用,并展示如何通过代码实现这一过程。我们将介绍深度学习的基本原理,以及它在图像识别中的优势和挑战。然后,我们将通过一个简单的代码示例,展示如何使用深度学习进行图像识别。最后,我们将讨论深度学习在未来图像识别中的潜力和可能的发展方向。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
【深度学习】深度学习的概述及应用,附带代码示例
深度学习(Deep Learning,简称DL)是机器学习领域中的一个重要分支,其目标是通过模拟人脑神经网络的工作机制,构建多层次的抽象特征表示,使机器能够自动从原始数据中提取关键信息,从而实现高精度的任务执行。深度学习通过多层神经网络结构及其训练方式,实现了从低级像素级别到高级概念级别的递进式知识层次。 深度学习的主要组件包括输入层、隐藏层和输出层。隐藏层的数量和层数决定了模型的复杂度和表达能力。在训练过程中,权重更新和梯度下降法是关键步骤,目的是最小化损失函数,提高预测精度。深度学习主要基于反向传播算法(BP Algorithm)来优化模型参数,通过正向传播、损失计算、反向传播和梯度下降等
78 8
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 算法框架/工具
深度学习在图像识别中的应用及代码实现
【8月更文挑战第3天】深度学习技术在图像识别领域取得了显著的成果,通过构建深度神经网络模型,实现了对复杂图像数据的高效处理和准确识别。本文将介绍深度学习在图像识别中的原理、关键技术及应用实例,并通过代码示例展示如何利用深度学习框架进行图像识别任务的实现。
|
3天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其应用
【9月更文挑战第24天】本文将深入探讨深度学习中的一种重要模型——卷积神经网络(CNN)。我们将通过简单的代码示例,了解CNN的工作原理和应用场景。无论你是初学者还是有经验的开发者,这篇文章都将为你提供有价值的信息。
18 1
|
8天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自动驾驶
深度学习中的卷积神经网络(CNN)及其在图像识别中的应用
【9月更文挑战第19天】在人工智能的浩瀚星海中,卷积神经网络(CNN)如同一颗璀璨的星辰,照亮了图像处理的天空。本文将深入CNN的核心,揭示其在图像识别领域的强大力量。通过浅显易懂的语言和直观的比喻,我们将一同探索CNN的奥秘,并见证它如何在现实世界中大放异彩。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
深度学习在图像识别中的突破与应用
本文深入探讨了深度学习技术在图像识别领域的前沿进展、核心原理、广泛应用以及面临的伦理挑战和未来发展趋势。首先,概述了深度学习如何利用人工神经网络模拟人脑处理信息的方式,实现对图像数据的高效识别和分类。随后,详细介绍了卷积神经网络(CNN)等关键技术在提升图像识别准确性中的作用,并通过具体实例展示了深度学习在医疗影像分析、自动驾驶、面部识别等多个领域的成功应用。此外,文章还讨论了数据隐私、算法偏见等伦理问题,并展望了量子计算与深度学习融合等未来发展方向,强调了技术创新与社会责任并重的重要性。
|
10天前
|
机器学习/深度学习 供应链 算法
深度学习在图像识别中的应用
本文将深入探讨深度学习在图像识别领域的应用,从基本原理到实际案例,全面解析这一技术如何改变我们的生活。我们将介绍什么是深度学习,以及它在图像识别中的具体应用方式和成果。
42 2
|
1天前
|
机器学习/深度学习 自动驾驶 vr&ar
深度学习在图像识别中的应用与挑战
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习已经成为推动科技前沿的核心动力之一。在众多应用领域中,图像识别技术因其广泛的应用前景和商业价值而备受关注。本文旨在探讨深度学习在图像识别中的应用及其所面临的挑战,并展望未来的发展方向。通过分析当前主流的深度学习模型和技术,揭示其在图像识别中的潜力和限制,为相关领域的研究和实践提供参考。
11 2
|
2天前
|
机器学习/深度学习 编解码 自然语言处理
深度学习在图像处理中的应用与挑战
随着人工智能技术的迅猛发展,深度学习已成为推动技术革新的重要力量之一。特别是在图像处理领域,深度学习的应用不仅极大地提高了图像识别、分类和生成的精度,还拓展了新的研究方向和应用场景。本文旨在探讨深度学习在图像处理中的具体应用、所面临的主要挑战以及未来的发展趋势,以期为相关领域的研究提供参考和启示。
|
2天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 TensorFlow
深入浅出:深度学习在图像识别中的应用
【9月更文挑战第25天】深度学习,这一技术界的“魔法师”,正改变着我们对图像的理解。本文将带你一探究竟,了解深度学习如何让机器“看”到世界的精彩。从基础的神经网络构建,到复杂的模型训练,再到实际应用的案例分析,我们将一步步揭开深度学习在图像识别领域的神秘面纱。你将看到,通过简单的Python代码示例,即便是初学者也能轻松入门,体验深度学习的魅力。让我们一起走进这个由数据和算法编织的奇妙世界,探索深度学习如何让静态的画面变得生动起来。
9 1