【YOLO检测识别系统】【当前是病虫害检测系统可更换其他检|||测】 | 基于YOLOv11 Pytorch Flask SpringBoot | 支持玉米、水稻、番茄、草莓病害检测。这是一款基于YOLOv11深度学习模型的农作物病虫害检测识别系统融合了Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue、MySQL等多种先进技术。通过本系统用户可以快速识别玉米、水稻、草莓和西红柿的常见病虫害精准高效为农业病虫害的分析、预防和管理提供智能解决方案。主要功能多方式检测支持图片、视频和摄像头实时检测三种方式适用于各种环境。农作物病虫害识别 玉米疫病、普通锈病、灰斑病、健康水稻褐斑病、稻瘟病、细菌性叶枯病草莓角斑病、炭疽果腐病、花枯病、灰霉病、叶斑病、白粉病果、白粉病叶西红柿早疫病、晚疫病、潜叶病、叶霉病、花叶病毒、蜘蛛螨等深度学习支持使用YOLOv8至YOLOv11模型支持多种权重的目标检测精度高、速度快。实时监控与预测支持通过摄像头进行实时监测并自动识别作物病虫害。模型训练与自定义用户可以使用自定义数据集重新训练模型生成新的权重文件支持YOLOv8到YOLOv11的训练。简洁美观的UI采用Vue3前端框架支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制兼容深色模式与色弱模式。技术栈前端Vue3、Element-Plus、TypeScript后端SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask深度学习YOLOv11、Pytorch数据库MySQL视频处理FFmpeg适用场景农业生产管理与病虫害防控农业科技研发智能农业应用【农作物病虫害检测识别系统】本系统是一个完整的基于YOLOV11pytorchFlaskSpringBootVueMySQL的农作物病虫害检测识别系统。可使用YOLOV1-YOLOV11的任意模型进行目标检测。可以检测图片、视频、摄像头三种方式。能够识别检测玉米、水稻、番茄、草莓四种农作物的病害。具体可识别以下类型的病虫害玉米[‘blight疫病’, ‘common_rust普通锈病’, ‘gray_spot灰斑病’, ‘health健康’]水稻names: [‘Brown_Spot褐斑病’, ‘Rice_Blast稻瘟病’, ‘Bacterial_Blight细菌性叶枯病’]草莓[‘Angular Leafspot角斑病’, ’ Anthracnose Fruit Rot炭疽果腐病‘, ‘Blossom Blight花枯病’, ‘Gray Mold灰霉病’, ’ Leaf Spot叶斑病’, ‘Powdery Mildew Fruit白粉病果’, ‘Powdery Mildew Leaf白粉病叶’]西红柿[‘Early Blight早疫病’, ‘Healthy健康’, ‘Late Blight晚疫病’, ‘Leaf Miner潜叶病’, ‘Leaf Mold叶霉病’, ‘Mosaic Virus花叶病毒’, ‘Septoria壳针孢属’, ‘Spider Mites蜘蛛螨’, ‘Yellow Leaf Curl Virus黄化卷叶病毒 ’]可应用于农业病虫害分析、检测、预防等。技术栈使用YOLO、Pytorch、SpringBoot、MyBatis-Plus、Vue3、Ts、element-plus、Flask、Axios、MySQL等技术。整个商品包括1.基于YOLOV11pytorchFlaskSpringBootVueMySQL的农作物病虫害检测识别系统的完整文件2.安装文档3.数据库文件4.数据集商品包含完整的系统代码前端、后端、YOLO算法数据集与训练文件安装部署文档数据库文件