计算机毕业设计之基于深度学习的植物叶片病虫害识别系统-
摘要：本研究开发了一种基于深度学习(YOLOv11模型)的植物叶片病虫害识别系统。通过构建大规模图像库和模型优化，系统实现了高精度、实时检测，用户上传叶片照片即可获取病虫害类型、位置等信息。未来将拓展多作物识别能力，整合物联网技术，打造智能农业服务平台，推动农业现代化发展。图4-4为模型训练图，图5-5为识别历史模块。
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本研究开发了一种基于深度学习的植物叶片病虫害识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，实现对植物叶片病虫害的快速、准确检测。通过构建大规模病虫害图像数据库，并对YOLOv11模型进行针对性训练和优化，系统在多种复杂环境下均表现出高识别准确率和实时性。用户可通过上传植物叶片照片，获得病虫害类型、位置及置信度等信息，为科学防治提供有力支持。
未来，系统将进一步拓展功能，整合物联网和大数据技术，实现实时监控和预警。同时，探索多作物、多病虫害的识别能力，打造综合性智能农业服务平台。随着技术进步和应用推广，该系统有望在智能农业领域发挥更大作用，推动农业生产现代化、智能化发展。
图4-4 模型训练
图5-5 识别历史模块
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