基于yolov8的苹果病虫害识别与预警系统【附源码】

1. 系统概述

苹果病虫害识别与预警系统是一个基于深度学习和计算机视觉技术的智能应用程序，旨在帮助农业工作者快速识别苹果树的病虫害类型，并提供相应的预警和防治建议。系统采用YOLOv8图像分类模型，结合环境监测数据，实现了病害识别、风险评估和预警功能的一体化解决方案。

1.1 系统功能

• 多模式病虫害识别：支持图片、视频和摄像头实时识别
• 用户权限管理：支持普通用户和管理员角色分离
• 历史记录管理：记录并可视化检测历史数据
• 多维度预警系统：基于频次、扩散趋势、环境条件和严重程度的预警机制
• 数据可视化：直观展示检测结果和统计数据
• 专业防治建议：根据识别结果提供针对性防治方案

1.2 应用场景

• 苹果园日常病虫害监测
• 农业技术人员现场诊断
• 农业教学和科研
• 智慧农业管理系统

2. 技术架构

2.1 系统架构

系统采用模块化设计，主要包含以下核心模块：

• 前端界面模块：基于PyQt5构建的用户交互界面
• 图像识别模块：基于YOLOv8的病虫害分类识别
• 数据管理模块：基于SQLite的数据存储和管理
• 用户管理模块：用户认证和权限控制
• 预警分析模块：多维度病害风险评估

2.2 技术栈

• 开发语言：Python 3.9
• GUI框架：PyQt5
• 深度学习框架：Ultralytics YOLOv8
• 图像处理：OpenCV, PIL
• 数据库：SQLite
• 数据分析：NumPy, Pandas
• 可视化：Matplotlib, Seaborn

2.3 系统依赖

• Python 3.9+
• PyQt5
• OpenCV
• Ultralytics
• Pillow
• NumPy
• SQLite3
• Torch

3. 核心功能模块详解

3.1 用户管理模块

系统实现了基于角色的用户管理机制，支持用户注册、登录和权限控制。

3.1.1 用户角色

• 普通用户：可以使用病害识别和查看历史记录功能
• 管理员：额外拥有用户管理、系统设置和数据分析权限

3.1.2 登录与认证

系统采用用户名和密码认证机制，支持记住密码功能。用户信息安全存储在SQLite数据库中，密码经过哈希处理以保障安全性。

```python

# 登录功能实现

def login(self):

    username = self.ui.usernameEdit.text().strip()

    password = self.ui.passwordEdit.text().strip()

    if not username or not password:

        self.ui.statusLabel.setText("用户名和密码不能为空")