🔥作者：雨晨源码🔥
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文章目录
- 1、农业病虫害图像识别与分类系统-前言介绍
-
- 1.1背景
- 1.2课题功能、技术
- [1.3 意义](#1.3 意义)
- 2、农业病虫害图像识别与分类系统-研究内容
- [3、农业病虫害图像识别与分类系统 -开发技术与环境](#3、农业病虫害图像识别与分类系统 -开发技术与环境)
- 4、系统功能介绍（亮点创新点）
- 5、农业病虫害图像识别与分类系统-论文参考
- [6、农业病虫害图像识别与分类系统 -成果展示](#6、农业病虫害图像识别与分类系统 -成果展示)
- 7、代码展示
- 8、结语（文末获取源码）
本次文章主要是介绍基于yolov8的农业病虫害图像识别与分类系统（附源码+调试）
1、农业病虫害图像识别与分类系统-前言介绍
1.1背景
随着农业现代化和智慧农业的发展，农作物种植规模不断扩大，农业生产过程中出现的病害和虫害种类也越来越复杂。传统病虫害识别主要依赖农户经验、人工观察和专业人员现场鉴定，存在识别效率低、主观性较强、专业要求较高等问题。当病虫害发生面积较大或处于早期阶段时，人工方式难以及时发现和准确判断，容易造成防治延误，进而影响农作物产量与质量。同时，普通用户在发现叶片斑点、虫体或植株异常现象后，往往无法快速确定具体病虫害类型，也难以获得科学、合理的防治建议。因此，有必要开发一个基于计算机视觉的农业病虫害图像识别与分类系统，利用人工智能技术辅助用户完成病虫害识别，为农业生产提供更加便捷、高效和智能化的信息服务。
1.2课题功能、技术
本课题设计并开发了一套农业病虫害图像识别系统，系统采用B/S架构，使用Python作为主要开发语言，后端基于Django框架实现业务逻辑和接口服务，前端采用Vue构建交互页面，数据库使用MySQL保存用户信息、识别记录、病虫害数据和系统日志等内容。系统用户可以完成注册与登录，并通过图片识别模块上传农作物图像，利用YOLOv8目标检测与分类算法识别图像中的病虫害目标；系统同时支持视频识别和批量图片识别，满足不同场景下的识别需求。在识别结果基础上，用户可以查看病虫害防治方案、查询历史识别记录，并通过智能解答功能获取相关问题的辅助说明。系统还对接DeepSeek接口，根据用户提出的问题和识别结果生成实时建议。管理员可以进行用户管理、识别记录管理、系统日志管理以及系统数据大屏分析。
1.3 意义
本系统将计算机视觉识别技术、Web系统开发技术和大语言模型辅助问答功能相结合，能够在一定程度上降低农业病虫害识别的操作难度，提高病虫害信息获取和处理效率。通过YOLOv8模型对图片、视频以及批量图像进行识别，用户可以更加直观地了解农作物可能存在的病虫害类型及其位置，为后续防治工作提供参考。通过DeepSeek生成实时建议，系统能够结合用户问题和识别结果提供更加灵活的文字化指导，增强系统的信息交互能力。历史记录查询和可视化分析功能则有助于用户了解自身识别情况，也便于管理员掌握系统使用情况和病虫害识别数据变化。总体而言，本课题具有一定的实用价值，可为农业病虫害辅助诊断、种植管理和智慧农业应用提供技术参考，但识别结果仍应结合农业专业人员意见进行综合判断。
2、农业病虫害图像识别与分类系统-研究内容
1、数据采集：通过公开农业病虫害图像数据集和授权采集的农作物图片、视频建立数据资源，涵盖不同作物、病害、虫害及健康样本，并按照类别、来源和格式进行整理，为模型训练与系统测试提供数据基础。
2、数据清洗与处理：对采集的农业图像进行去重、筛选和质量检查，删除模糊、损坏及类别不明确的样本，统一图片格式与尺寸，并完成目标标注、数据增强和训练集、验证集、测试集划分，提高数据质量。
3、数据可视化：利用Vue实现识别结果和统计信息的可视化展示，通过图表呈现病虫害类别分布、识别次数、识别准确情况、用户使用情况和历史趋势，帮助用户直观了解结果，便于管理员掌握系统运行数据。
4、模型构建：采用YOLOv8构建农业病虫害图像识别模型，根据标注数据完成模型训练、验证与参数调整，实现对图片和视频中病虫害目标的检测、定位与分类，并通过置信度筛选提升识别结果的可靠性。
5、Web系统开发：采用Python和Django开发后端服务，Vue构建前端页面，MySQL存储用户、识别记录和系统日志等数据，系统支持用户登录、图片识别、视频识别、批量识别、智能解答及管理员数据管理等功能。
3、农业病虫害图像识别与分类系统 -开发技术与环境
- 开发语言：Python
- 后端框架：Django
- 前端：Vue3
- 数据库：MySQL
- 大数据：
- 算法：yolov8识别算法、对接deepseek模型
- 开发工具：Pycharm
4、系统功能介绍（亮点创新点）
【创新点亮点：yolov8算法，对接deepseek AI模型】
系统角色：用户、管理员
系统功能概述：
（1）用户功能：注册与登录、图片识别模块、视频识别模块、批量识别、智能解答、DeepSeek生成实时建议、病虫害防治方案、历史记录查询、可视化分析
（2）管理员功能：用户管理、识别记录管理、系统日志管理、系统数据大屏分析
5、农业病虫害图像识别与分类系统-论文参考
6、农业病虫害图像识别与分类系统 -成果展示
6.1演示视频
6.2演示图片
1：用户端页面：
☀️登录☀️
☀️虫害检测检测☀️
☀️deepseek-AI生成实时建议☀️
☀️AI-知识问答☀️
☀️在线客服咨询☀️
2：管理员端页面：
☀️后台首页☀️
7、代码展示
1.对接deepseek AI模型代码【代码如下（示例）：】
bash
01 import os
02 import requests
03 import json
04 from typing import Optional
05
06 API_URL = "https://api.deepseek.com/chat/completions"
07 API_KEY = os.getenv("DEEPSEEK_API_KEY", "")
08 MODEL_NAME = "deepseek-chat"
09
10 def build_prompt(question, disease_name="", confidence=0):
11 prompt = (
12 "你是一名农业病虫害辅助咨询助手。"
13 "请根据识别结果和用户问题提供清晰、谨慎的建议。"
14 "不得虚构不存在的农药或防治方法，"
15 "如信息不足，应提醒用户结合专业人员判断。"
16 f"\n识别病虫害：{disease_name or '暂未识别'}"
17 f"\n模型置信度：{confidence}"
18 f"\n用户问题：{question}"
19 "\n请从可能原因、处理措施和注意事项三个方面回答。"
20 )
21 return prompt
22
23 def ask_deepseek(question, disease_name="", confidence=0):
24 if not API_KEY:
25 return {"success": False, "message": "未配置DeepSeek API密钥"}
26 prompt = build_prompt(question, disease_name, confidence)
27 headers = {
28 "Authorization": f"Bearer {API_KEY}",
29 "Content-Type": "application/json"
30 }
31 payload = {
32 "model": MODEL_NAME,
33 "messages": [
34 {"role": "system", "content": "你是农业病虫害咨询助手。"},
35 {"role": "user", "content": prompt}
36 ],
37 "temperature": 0.3,
38 "max_tokens": 800,
39 "stream": False
40 }
41 try:
42 response = requests.post(
43 API_URL,
44 headers=headers,
45 data=json.dumps(payload),
46 timeout=60
47 )
48 response.raise_for_status()
49 result = response.json()
50 choices = result.get("choices", [])
51 if not choices:
52 return {"success": False, "message": "模型未返回有效内容"}
53 answer = choices[0].get("message", {}).get("content", "")
54 return {"success": True, "answer": answer.strip()}
55 except requests.Timeout:2.YOLOV8图像识别算法源码【代码如下（ 示例）：】
bash
01 from pathlib import Path
02 from ultralytics import YOLO
03 import cv2
04 import json
05
06 MODEL_PATH = "weights/best.pt"
07 SOURCE_PATH = "media/test_leaf.jpg"
08 RESULT_DIR = "media/results"
09 CONFIDENCE = 0.25
10
11 def load_model():
12 model = YOLO(MODEL_PATH)
13 return model
14
15 def recognize_image(model, image_path):
16 results = model.predict(
17 source=image_path,
18 conf=CONFIDENCE,
19 imgsz=640,
20 save=True,
21 project=RESULT_DIR,
22 name="predict",
23 exist_ok=True
24 )
25 return results[0]
26
27 def parse_result(result):
28 records = []
29 names = result.names
30 boxes = result.boxes
31 if boxes is None:
32 return records
33 for index, box in enumerate(boxes):
34 cls_id = int(box.cls[0].item())
35 confidence = float(box.conf[0].item())
36 xyxy = box.xyxy[0].tolist()
37 records.append({
38 "index": index + 1,
39 "class_id": cls_id,
40 "class_name": names[cls_id],
41 "confidence": round(confidence, 4),
42 "box": [round(float(value), 2) for value in xyxy]
43 })
44 return records
45
46 def save_json(records, filename="media/results/result.json"):
47 Path(filename).parent.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
48 with open(filename, "w", encoding="utf-8") as file:
49 json.dump(records, file, ensure_ascii=False, indent=4)
50
51 def main():
52 model = load_model()
53 result = recognize_image(model, SOURCE_PATH)
54 records = parse_result(result)
55 save_json(records)
56 print("识别目标数量：", len(records))
57 for item in records:
58 print(item["class_name"], item["confidence"])
59
60 if __name__ == "__main__":
61 main()8、结语（文末获取源码）
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