基于深度学习的植物叶片病害识别系统：使用YOLOv10、UI界面及自定义数据集的实现

引言

随着全球农业生产的不断发展，植物病害对作物产量和质量的影响逐渐显现。传统的病害识别方法依赖人工观察和经验判断，不仅效率低下，而且准确率受限。因此，基于深度学习的自动化植物病害识别系统逐渐受到关注。本文将详细介绍如何构建一个基于YOLOv10的植物叶片病害识别系统，涵盖数据集准备、模型训练、实时检测和用户界面设计。

目录

引言

项目背景与目标

1.1 项目背景

1.2 项目目标

数据集准备

2.1 数据集选择

2.2 数据集格式

2.3 标注格式

2.4 示例数据集

2.5 数据集标注示例

2.6 数据集扩增

YOLOv10模型训练

3.1 环境准备

3.2 训练YOLOv10模型

3.3 监控训练过程

实时检测与识别

4.1 实现实时检测

4.2 优化检测性能

用户界面设计

5.1 安装PyQt5

5.2 UI实现代码

5.3 用户体验优化

总结与展望

6.1 项目总结

6.2 未来展望

项目背景与目标

植物病害是影响农业生产的主要因素之一，及时识别病害并采取相应的措施，可以显著提高作物的产量和质量。随着深度学习技术的发展，尤其是计算机视觉的进步，自动化的植物病害识别系统逐渐成为可能。这种系统能够通过摄像头实时捕捉叶片图像，利用训练好的深度学习模型自动识别病害类型，为农民提供科学的决策支持。

本项目的主要目标是构建一个基于YOLOv10的植物叶片病害识别系统，具体包括以下几个方面：