Python 源码 | 32-图像算法

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基于YOLOV11的农作物病害检测系统 - 技术方案与功能介绍 一、项目概述 本系统是一套基于深度学习的农作物病害智能检测平台，采用YOLOV11目标检测算法，支持对水稻、玉米、草莓、番茄等常见农作物的病害进行自动识别与分类。系统提供Web端交互界面，用户上传作物图片或视频后，系统自动完成病害检测并返回检测结果，同时支持历史记录查询与用户管理。 二、技术方案 2.1 整体架构 系统采用前后端分离的三层架构设计。前端层基于Vue3加TypeScript加Element Plus构建单页面应用，使用Vite作为构建工具，Pinia进行状态管理，Axios处理HTTP请求。后端层基于Spring Boot 2.3框架，集成MyBatis Plus作为ORM框架，提供RESTful API接口，负责用户管理、记录存储、文件管理以及向前端与推理服务的通信中转。推理服务层基于Flask框架搭建Python推理服务，集成Ultralytics YOLO11模型，使用OpenCV进行图像与视频处理，通过Flask-SocketIO实现WebSocket实时通信。 2.2 检测算法 采用YOLOV11目标检测模型，在检测精度与推理速度之间取得了优秀平衡。系统支持多种作物与病害类别的检测，每种作物对应一个专用权重文件，包含以下病害识别能力：水稻病害包括褐斑病、稻瘟病、细菌性叶枯病；玉米病害包括疫病、普通锈病、灰斑病、健康；草莓病害包括角斑病、炭疽果腐病、花枯病、灰霉病、叶斑病、白粉病果、白粉病叶；番茄病害包括早疫病、晚疫病、潜叶病、叶霉病、花叶病毒、壳针孢属、蜘蛛螨、黄化卷叶病毒、健康。模型支持自定义置信度阈值调节，用户可根据实际场景调整检测灵敏度。系统内置训练脚本，支持混合精度训练，可在新数据集上重新训练模型。 2.3 图片检测流程 用户上传待检测的农作物图片后，前端将图片文件上传至Spring Boot后端进行存储，随后将图片URL及检测参数（作物种类、权重文件、置信度阈值等）发送至Flask推理服务。Flask加载对应的YOLO11模型权重进行推理，检测结果包含病害类别、置信度分数、标注后的输出图片以及检测耗时。推理完成后将结果记录存入MySQL数据库，前端展示标注框图片和检测详情。 2.4 视频检测流程 视频检测采用实时流处理方案。用户上传视频文件后，Flask服务下载视频并逐帧进行YOLO11推理，通过MJPEG流实时推送到前端页面，用户可实时观看到带有检测框标注的视频流。处理完成后使用FFmpeg将标注帧合成为MP4格式输出视频，并通过WebSocket通知前端处理完毕，前端自动刷新获取完整结果视频。 2.5 数据存储 系统采用MySQL数据库进行数据持久化，设计了用户表、图片识别记录表和视频识别记录表。用户表存储用户账号、角色权限等基本信息；图片记录表保存输入图片、输出标注图、检测标签列表、置信度列表、检测耗时、操作人等完整检测信息；视频记录表记录输入视频、输出视频及相关检测参数。 三、功能介绍 3.1 用户模块 支持用户注册、用户登录、个人中心资料修改以及管理员对用户的增删改查操作，基于角色进行权限区分。 3.2 图片检测模块 支持点击上传或拖拽上传农作物图片，可选择作物种类、模型权重文件和置信度阈值等参数，点击预测按钮后系统自动完成病害识别并绘制标注框，结果展示检测到的病害类别、置信度分数及检测耗时。 3.3 视频检测模块 支持上传农作物视频文件进行批量检测，检测过程中通过MJPEG流实时展示标注后的视频画面，显示检测处理进度，完成后自动展示完整结果视频。 3.4 记录查询模块 以表格形式展示所有历史图片和视频检测记录，支持按用户名、作物种类、病害标签、置信度阈值等条件搜索筛选，支持记录删除和结果查看。 3.5 系统特性 响应式布局适配不同屏幕尺寸设备，基于角色的权限控制区分管理员与普通用户权限，统一的文件上传下载服务支持图片和视频文件存储，支持浅色与深色主题切换。 四、运行环境 前端基于Node.js环境，通过Vite启动开发服务器；后端基于JDK 1.8及以上，Spring Boot内置Tomcat，默认端口9999；推理服务基于Python 3.x，Flask框架，默认端口5000，需安装Ultralytics与OpenCV等依赖；数据库采用MySQL，数据库名cropdisease，字符集utf8mb4。 项目支持定制化修改

部分运行效果: