基于yolo11的水稻病虫害智能分析系统
【包含内容】 【一】项目提供完整源代码及详细注释 【二】系统设计思路与实现说明 【三】基于YOLO模型的水稻病虫害检测与分析功能
【技术栈】 ①：系统环境：Windows/Linux/MacOS ②：开发环境：Python 3.8+ ③：技术栈：Ultralytics YOLO、OpenCV、PIL、ttkbootstrap、Tkinter
【功能模块】 ①：单张图片检测：上传单张图片进行病虫害检测，显示检测结果和详细信息 ②：批量图片检测：选择文件夹进行批量检测，生成汇总报告和详细分析 ③：视频检测：对视频进行实时病虫害检测，支持播放、暂停和保存检测结果 ④：结果可视化：直观展示检测框、类别标签和置信度，使用不同颜色区分病虫害类型 ⑤：结果导出：支持将检测结果保存为图片和文本文件，便于后续分析和报告生成
【系统特点】 ① 界面友好，操作简单，支持中英文双语显示检测结果 ② 多种检测模式，满足不同场景需求（单张、批量、视频） ③ 高精度检测，能识别多种常见水稻病虫害类型 ④ 结果可视化直观，便于农业工作者快速判断病虫害情况
【核心技术】 ① 基于YOLO深度学习模型的目标检测技术 ② 多线程处理实现视频实时检测与界面响应 ③ 图像处理技术实现检测结果的可视化展示 ④ 基于ttkbootstrap的现代化GUI界面设计
【应用场景】 ① 农业科研人员进行水稻病虫害研究与分析 ② 农业技术推广站对农田进行病虫害监测与预警 ③ 农民对自家稻田进行病虫害自检与防治决策 ④ 农业教育机构进行水稻病虫害识别教学与培训
