文章目录 农作物病虫害检测识别系统 项目简介 核心亮点 可识别病虫害类别 玉米4 类 水稻3 类 草莓7 类 西红柿9 类 1 健康✨ 系统功能 多方式检测 深度学习支持 简洁美观的 UI 用户管理️ 技术栈 交付内容清单 适用场景 快速开始 农作物病虫害检测识别系统【YOLO 检测识别系统】通用框架—— 当前为病虫害检测系统可更换其他检测场景基于YOLOv11 PyTorch Flask SpringBoot Vue3的农作物病虫害智能检测识别系统支持玉米、水稻、番茄、草莓四大作物的病害检测与识别为农业病虫害分析、预防和管理提供一站式 AI 解决方案。 项目简介本系统是一个完整的全栈深度学习应用融合了 YOLOv11 目标检测模型与现代化前后端技术实现从图像输入到病虫害识别结果展示的完整闭环。系统支持图片、视频、摄像头三种检测方式覆盖 4 种农作物、30 病害类别的精准识别。 核心亮点亮点说明 通用检测框架当前为病虫害检测可替换为其他 YOLO 检测场景 多模型支持兼容 YOLOv1 ~ YOLOv11 全系列模型 三模检测图片 / 视频 / 摄像头实时检测 四作物覆盖玉米、水稻、草莓、西红柿 现代 UIVue3 Element-Plus支持深色模式与色弱模式 自定义训练支持用户使用自有数据集重新训练模型 可识别病虫害类别 玉米4 类英文标签中文名称blight疫病common_rust普通锈病gray_spot灰斑病health健康 水稻3 类英文标签中文名称Brown_Spot褐斑病Rice_Blast稻瘟病Bacterial_Blight细菌性叶枯病 草莓7 类英文标签中文名称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9 类 1 健康英文标签中文名称Early Blight早疫病Late Blight晚疫病Leaf Miner潜叶病Leaf Mold叶霉病Mosaic Virus花叶病毒Spider Mites蜘蛛螨Septoria壳针孢属Yellow Leaf Curl Virus黄化卷叶病毒Healthy健康共计4 种作物、30 类别含健康状态满足农业实际应用场景需求。✨ 系统功能 多方式检测图片检测上传单张图片秒级返回检测结果视频检测上传视频文件逐帧推理并输出标注后视频摄像头实时检测支持 USB / IP 摄像头实时流输入实时监控与预测 深度学习支持基于YOLOv11架构兼容YOLOv8 ~ YOLOv11权重支持高精度、实时目标检测用户可使用自定义数据集重新训练模型生成新权重文件 简洁美观的 UI前端基于Vue3 TypeScript Element-Plus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 用户管理支持用户注册与登录检测结果历史记录管理️ 技术栈层级技术选型前端Vue3 · TypeScript · Element-Plus · Axios后端JavaSpringBoot · MyBatis-Plus后端PythonFlask · PyTorch · YOLOv11数据库MySQL视频处理FFmpeg深度学习YOLOv1 ~ YOLOv11 全系列支持 交付内容清单序号内容说明1️ 完整系统代码前端Vue3 后端SpringBoot Flask YOLO 算法2 数据集农作物病虫害图片数据集含 YOLO 格式标签3️ 数据库文件MySQL 建表脚本与初始化数据4 安装部署文档环境搭建与系统启动详细步骤 适用场景 农业生产管理与病虫害防控 农业科技研发与试验 智能农业教学与毕业设计 智慧农业系统集成与落地 快速开始bash1. 克隆项目gitclonerepository-url2. 前端安装与启动cdfrontendnpminstallnpmrun dev3. 后端 SpringBoot 启动cdbackend-java mvn spring-boot:run4. Python Flask 服务启动cdbackend-python pipinstall-rrequirements.txt python app.py5. 数据库初始化 mysql-uroot-pdatabase/init.sql⚠️ 详细环境配置与依赖版本请参考交付文档中的安装说明。