基于YOLOV5+Pyqt5农作物叶片病害检测系统

1、引言

农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展，深度学习方法已得到快速应用，利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法，分析传统方法的弊端所在；立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构，结合卷积神经网络模型发展和优化历程，针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类，从基于公开数据集和自建数据集的农作物病害分类识别、基于双阶段目标检测和单阶段目标检测的农作物病害目标检测以及国外和国内的农作物病害严重程度评估3个方面，对各类卷积神经网络模型研究进展进行综述，对其性能做了对比分析，指出了基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型当前存在的问题有：公开数据集上识别效果良好的网络模型在自建复杂背景下的数据集上识别效果不理想；基于双阶段目标检测的农作物病害检测算法实时性差，不适于小目标的检测；基于单阶段目标检测的农作物病害检测算法在复杂背景下检测精度较低；复杂大田环境中农作物病害程度评估模型的精度较低。最后对未来研究方向进行了展望：如何获取高质量的农作物病害数据集；如何提升网络的泛化性能；如何提升大田环境中农作物监测性能；如何进行大面积植株受病的范围定位、病害严重程度的评估以及单枝植株的病害预警。

2、系统介绍

基于YOLOv5的深度学习方法：通过数据增强和图像标注技术构建马铃薯、玉米、番茄叶片病害数据集，利用YOLOv5主干网络对病害特征的提取能力，实现叶片病害检测和识别。
在这里插入图片描述

3、环境配置

本项目需要python3.8及以下依赖库

	opencv-python==4.5.5.64tensorflow==2.9.1PyQt5==5.15.6scikit-image==0.19.3torch==1.8.0keras==2.9.0Pillow==9.0.1scipy==1.8.0

请按照给定的python版本配置环境，否则可能会因依赖不兼容而出错

(1)使用anaconda新建python3.8环境:
conda create -n env_rec python=3.8
(2)使用pip安装所需的依赖，可通过requirement.txt:
pip install -r requirements.txt# GPU训练
pip install torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

4、数据集及训练

类别：

'Apple Scab Leaf': "苹果黑星病叶", 'Apple leaf': "苹果叶", 'Apple rust leaf': "苹果绣叶",'Bell_pepper leaf spot': "甜椒叶斑病", 'Bell_pepper leaf': "甜椒叶",'Blueberry leaf': "蓝莓叶", 'Cherry leaf': "樱桃叶", 'Corn Gray leaf spot': "玉米灰叶斑病",'Corn leaf blight': "玉米叶枯病", 'Corn rust leaf': "玉米锈叶", 'Peach leaf': "桃叶",'Potato leaf early blight': "马铃薯叶早疫病", 'Potato leaf late blight': "马铃薯叶晚疫病",'Potato leaf': "马铃薯叶", 'Raspberry leaf': "覆盆子叶", 'Soyabean leaf': "大豆叶",'Soybean leaf': "大豆叶", 'Squash Powdery mildew leaf': "南瓜白粉病叶",'Strawberry leaf': "草莓叶", 'Tomato Early blight leaf': "番茄早疫病叶",'Tomato Septoria leaf spot': "番茄叶斑病", 'Tomato leaf bacterial spot': "番茄叶细菌性斑病",'Tomato leaf late blight': "番茄叶晚疫病", 'Tomato leaf mosaic virus': "番茄叶花叶病毒",'Tomato leaf yellow virus': "番茄叶黄病毒", 'Tomato leaf': "番茄叶",'Tomato mold leaf': "番茄霉叶", 'Tomato two spotted spider mites leaf': "番茄二斑叶螨叶",'grape leaf black rot': "葡萄叶黑腐病", 'grape leaf': "葡萄叶"