基于 YOLOv8 的农业虫害检测 102 类农业害虫识别项目｜完整源码数据集 +PyQt5 界面 + 完整训练流程 + 开箱即用！
基于 YOLOv8 的农业虫害检测 102 类农业害虫识别项目｜完整源码数据集+PyQt5 界面+完整训练流程+开箱即用！
源码包含：完整 YOLOv8 训练代码+2 万张数据集(带标注)+权重文件+直接可允许检测的 yolo 检测程序+直接部署教程/训练教程。源码打包在文末。
基本功能演示
哔哩哔哩：https://www.bilibili.com/video/BV1ux7rzbEqw
项目摘要
本项目构建了一个 基于 YOLOv8 的农业虫害识别系统，集成了完整的虫害识别训练流程与部署方案，特别适用于农业领域智能监测、农业科研、病虫害预警等实际应用场景。
✅ 支持 102 类常见农业虫害识别
✅ 提供 2 万张带标注图像数据集
✅ 自定义训练的 YOLOv8 模型权重
✅ 图形化界面（PyQt5），零基础用户友好
✅ 多输入支持：图片 / 文件夹 / 视频 / 摄像头
✅ 提供完整训练教程 + 部署教程
源码打包在文末。
前言
在传统农业生产中，虫害识别依赖于人工观察和专业知识，这不仅效率低、误差高，而且在大规模农田中难以实时掌控。随着人工智能与计算机视觉技术的快速发展，利用目标检测算法进行自动化虫害识别成为提升农业智能化水平的关键路径。
本项目基于当前最先进的目标检测模型 YOLOv8（You Only Look Once, version 8），结合实地采集的 超 2 万张带标注虫害图像数据集，训练出高精度识别模型，并通过 PyQt5 构建可视化操作界面，使得非技术人员也能便捷部署虫害识别系统，真正实现“开箱即用、所见即所得”的目标。
一、软件核心功能介绍及效果演示
本系统基于 YOLOv8 目标检测模型，结合 PyQt5 构建的图形用户界面，具备完善的虫害检测与管理能力，支持图像、视频、摄像头等多源输入形式，操作简单，部署灵活。
多种检测输入方式
二、软件效果演示
为了直观展示本系统基于 YOLOv8 模型的检测能力，我们设计了多种操作场景，涵盖静态图片、批量图片、视频以及实时摄像头流的检测演示。
（1）单图片检测演示
用户点击“选择图片”，即可加载本地图像并执行检测：
（2）多文件夹图片检测演示
用户可选择包含多张图像的文件夹，系统会批量检测并生成结果图。
（3）视频检测演示
支持上传视频文件，系统会逐帧处理并生成目标检测结果，可选保存输出视频：
（4）摄像头检测演示
实时检测是系统中的核心应用之一，系统可直接调用摄像头进行检测。由于原理和视频检测相同，就不重复演示了。
（5）保存图片与视频检测结果
用户可通过按钮勾选是否保存检测结果，所有检测图像自动加框标注并保存至指定文件夹，支持后续数据分析与复审。
三、模型的训练、评估与推理
YOLOv8 是 Ultralytics 公司发布的新一代目标检测模型，采用更轻量的架构、更先进的损失函数（如 CIoU、TaskAlignedAssigner）与 Anchor-Free 策略，在 COCO 等数据集上表现优异。其核心优势如下：
高速推理，适合实时检测任务
支持 Anchor-Free 检测
支持可扩展的 Backbone 和 Neck 结构
原生支持 ONNX 导出与部署
3.1 YOLOv8 的基本原理
YOLOv8 是 Ultralytics 发布的新一代实时目标检测模型，具备如下优势：
速度快：推理速度提升明显；
准确率高：支持 Anchor-Free 架构；
支持分类/检测/分割/姿态多任务；
本项目使用 YOLOv8 的 Detection 分支，训练时每类表情均标注为独立目标。
YOLOv8 由 Ultralytics 于 2023 年 1 月 10 日发布，在准确性和速度方面具有尖端性能。在以往 YOLO 版本的基础上，YOLOv8 引入了新的功能和优化，使其成为广泛应用中各种物体检测任务的理想选择。
YOLOv8 原理图如下：
3.2 数据集准备与训练
采用 YOLO 格式的数据集结构如下：
每张图像有对应的 .txt 文件，内容格式为：
分类包括（可自定义）：虫害检测 102 类
3.3. 训练结果评估
训练完成后，将在 runs/detect/train 目录生成结果文件，包括：
results.png：损失曲线和 mAP 曲线；weights/best.pt：最佳模型权重；confusion_matrix.png：混淆矩阵分析图。
若 mAP@0.5 达到 90% 以上，即可用于部署。
在深度学习领域，我们通常通过观察损失函数下降的曲线来评估模型的训练状态。YOLOv8 训练过程中，主要包含三种损失：定位损失（box_loss）、分类损失（cls_loss）和动态特征损失（dfl_loss）。训练完成后，相关的训练记录和结果文件会保存在 runs/目录下，具体内容如下：
3.4 检测结果识别
使用 PyTorch 推理接口加载模型：
预测结果包含类别、置信度、边框坐标等信息。
四.YOLOV8+YOLOUI 完整源码打包
本文涉及到的完整全部程序文件：包括 python 源码、数据集、训练代码、UI 文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见【4.2 完整源码下载】：
4.1 项目开箱即用
作者已将整个工程打包。包含已训练完成的权重，读者可不用自行训练直接运行检测。
运行项目只需输入下面命令。
读者也可自行配置训练集，或使用打包好的数据集直接训练。
自行训练项目只需输入下面命令。
4.2 完整源码下载
计算机视觉 YOLO 项目源码：ComputerVisionProject
💾 Gitee 项目地址：https://gitee.com/goodnsxxc/yolo-main
也可至项目实录视频下方获取：https://www.bilibili.com/video/BV1ux7rzbEqw
包含：
📦完整项目源码
📦 预训练模型权重
🗂️ 数据集地址（含标注脚本）
总结
本项目以 YOLOv8 为核心，构建了一个功能完备、界面友好的农业虫害识别系统。其亮点在于：
提供 完整的 102 类农业虫害识别支持，涵盖大部分常见农作物虫害；
集成 2 万张高质量标注图像数据集，显著提升模型精度；
实现了 从训练到部署的一体化流程，并通过 PyQt5 打造出适合非技术用户的图形界面；
支持多种输入方式（图片、文件夹、视频、摄像头），满足不同实际应用场景；
附带完整教程和权重，真正做到开箱即用、精准高效。
本系统特别适用于农业科研、病虫害自动预警、智慧农业平台集成等场景，是将人工智能技术应用于传统农业生产的优秀范例。未来，系统还可结合边缘设备、无人机、5G 网络等新技术，持续拓展其在智能农业领域的边界与价值。
版权声明: 本文为 InfoQ 作者【申公豹】的原创文章。
原文链接:【http://xie.infoq.cn/article/1cf773b8bb4c72e4112889567】。
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申公豹本豹 2023-06-05 加入
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