基于深度学习YOLO模型的植物病害识别系统设计.pdf
湖南商务职业技术学院毕业设计
目录
1引言1
1.1项目背景和意义1
1.2项目的目的和目标1
2相关技术与工具介绍2
2.1YOLO模型概述2
2.2神经网络组成2
2.3开发环境与工具3
2.3.1Python简介3
2.3.2开发工具PyCharm的简介3
2.3.3第三方库简介4
2.3.4Pytorch简介5
3方法设计与实现6
3.1数据集收集与预处理6
3.1.1数据集的获取6
3.1.2数据集预处理8
3.2深度学习模型选择与设计8
3.2.1深度学习模型的选择8
3.2.2模型的设计9
3.3模型的编译与训练10
3.4模型的评估与优化13
3.5前端设计与实现14
3.5.1系统前端设计14
3.5.2前端的UI以及内容功能展示15
4.小结19
I
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基于深度学习YOLO模型的植物病害识别系统设计
1引言
1.1项目背景和意义
利用先进的计算机视觉技术来帮助农业领域更有效地识别和管理植物病
害。这项技术可以帮助农民及时发现植物病害，采取相应的措施来控制病害的
传播，从而提高农作物的产量和质量。通过利用深度学习YOLO模型，系统可以
自动识别植物叶片或果实上的病害，从而减轻农民的劳动负担，提高病害识别
的准确性和效率。
此外，植物病害对农作物产量和品质造成了严重的影响，因此开发一种高
效的病害识别系统对于农业生产具有重要意义。通过将先进的深度学习技术应
用于植物病害识别，可以帮助农民及时采取控制措施，减少农作物损失，提高
农业生产效率，从而为粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
1.2项目的目的和目标
项目希望通过深度学习神经网络YOLO模型自动化识别农业相关的工作。
1.提高植物病害识别的准确性：利用深度学习技术，系统可以学习更复杂
的特征和模式，从而提高对植物病害的识别准确性。
2.自动化识别过程：系统可以自动地对植物叶片或果实上的病害进行识别，
减少人工识别的时间和成本。
3.实时监测和预警：系统可以实时监测农田中的植物状况，及时发现病害
并提供预警，帮助农民采取及时的控制措施。
4.辅助决策支持：通过对植物病害的识别和监测，系统可以为农民提供决
策支持，帮助其制定更有效的病害管理和防控策略。
5.提高农业生产效率：及时发现和控制植物病害可以减少农作物损失，提
高农业生产效率，从而为粮食安全和农业可持续发展做出贡献。
总之，该项目旨在利用先进的深度学习技术，开发一种高效的植物病害识
别系统，为农业生产提供技术支持，减少病害损失，提高农作物产量和质量。
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2相关技术与工具介绍
2.1YOLO模型概述
YouOnlyLookOnce（YOLO）是一种流行的目标检测算法，由JosephRedmon
等人于2016年提出。相比传统的目标检测方法，YOLO在速度和准确性上取得
了很大突破。
YOLO模型将目标检测问题视为一个单个的回归问题，通过一个神经网络同
时预测边界框的位置和类别概率。将图像分成SxS个网格单元，每个单元负责
检测包含在其内部的物体。每个网格单元会预测B个边界框以及每个边界框的
置信度