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项目介绍

水稻病害会显著影响产量及品质，而传统的人工检测不仅耗时耗力，其准确性也容易受到人为经验的限制。随着计算机视觉技术的进步，病害检测的自动化成为可行方向。本研究基于YOLOv8目标检测框架，构建了一套高效的水稻叶片病害检测系统，并开发了PyQt5图形界面，支持图像、视频及实时摄像头输入，实现病害的自动识别与分类，并输出检测置信度和位置信息。

本研究所用数据集来源多样，既包括公开平台的病害图像，也包含团队实地采集的田间数据，总计54,970张图像。这些图像覆盖九种常见水稻病害，如稻瘟病、褐斑病、枯心病等，并包含健康叶片作为参照。为提高模型的泛化能力，数据预处理阶段采用了图像翻转、裁剪、缩放、平移等多种增强方法，确保在不同光照、角度及环境条件下，模型依旧具备良好的识别能力。所有图像均使用LabelImg工具进行手工标注，采用YOLO格式，便于训练时的高效利用。

模型训练过程中，研究团队尝试了多组超参数组合，针对学习率、批量大小等关键参数进行调优，并引入PA-FPN特征提取网络以及Decoupled-Head检测头，以增强对目标的识别效果。最终得到的YOLOv8模型在测试集上取得了较高的mAP(50-95)，多数病害类别检测精度超过90%。然而，对于部分病害，如鞘病和叶纹病，模型检测仍存在一定误差。通过混淆矩阵、P-R曲线以及损失曲线等评估手段，发现少数类别的召回率偏低，主要受数据分布不均及病害相似度较高等因素影响。

在PyQt5开发的前端界面上，用户可便捷加载图像或视频，系统自动完成检测，并在图像上绘制检测框，同时在侧边栏显示病害类别、置信度及坐标。用户还可选定具体检测目标进行详细查看或保存结果，方便后续分析。经多次测试，系统具备良好的响应速度与稳定性，可适配多种输入数据类型。

数据集介绍

本研究的数据集主要来自网络上开源的资源，通过各类公开平台下载，部分数据则通过研究团队多渠道收集整理，共计包含54970张水稻病害图像。

数据集中涵盖了九种水稻叶片病害，包括稻瘟病、枯萎病、褐斑病、枯心病、露珠病、假烟病、鞘病、叶纹病和东南亚稻田病，并提供了正常水稻叶片的图片作为对比。

稻瘟病表现为叶片上出现椭圆形的灰色斑点，严重时会导致植株死亡；枯萎病则表现为叶片快速变黄干枯，通常源于营养不足或病菌感染；褐斑病主要在叶片上形成圆形褐色斑点，影响光合作用；枯心病主要表现为叶尖和心叶部分枯死，严重时植株整体萎缩；露珠病的特征是叶片上有类似露珠状的小斑点，常在湿润环境中多发；假烟病叶片表面出现黑色烟灰状物质，影响植物呼吸；鞘病表现为茎部鞘状组织出现褐色腐烂病斑；叶纹病特征明显，叶片表面形成连续的条状病斑；东南亚稻田病的表现通常为叶片整体变黄，植株矮小，导致严重减产。

数据预处理

为了保障数据有效性和模型的泛化性，本数据集对大量的图像做了数据增强手段，其中包含对数据集进行多维的变换，包含一些翻转，剪切以及图像平移操作，增加图像类型的多维。

同时手动对一些数据进行清洗，包含一些无关的图像，这类图像可能是研究者在收集的时候误将其他的数据加入到文件中，这类数据不包含我们的目标病害检测。所以加入这些数据会导致模型的不稳定性，以及引起新的问题。

模型效果

总结

本研究聚焦于水稻叶片病害的自动化检测，利用深度学习目标检测方法，开发了基于YOLOv8的检测系统，并完成了相应的模型训练与评估。在数据采集方面，研究团队结合公开数据平台与实地采样，共收集超过5万张图像，针对各类病害进行了详细标注。为增强模型的泛化性能，采用了包括图像翻转、裁剪、平移等多样化的数据增强技术，使模型能够更好地适应田间复杂多变的环境。

在模型层面，YOLOv8相比前代版本在特征提取与检测效率方面均有所提升。研究过程中，通过调节学习率、批量大小以及数据增强策略，对模型参数进行了系统优化。实验结果显示，模型在稻瘟病、褐斑病等主要病害的识别任务中表现优异，训练集和测试集上的mAP50-95均达到较高水平，其中部分类别的检测准确率接近100%。不过，在鞘病、叶纹病等少数类别上，仍出现误检与漏检情况。进一步分析发现，这主要与数据分布不平衡以及不同病害间的形态相似性有关，影响了模型的判别能力。

系统实现方面，依托PyQt5框架开发的可视化界面，支持用户加载图片、视频及实时摄像头输入，自动完成检测并保存结果，便于农业生产环节的后续管理。系统整体运行稳定，交互逻辑清晰，检测结果以矩形框和类别置信度的形式直观呈现。在多种测试场景下，界面响应迅速，整体流程流畅高效，能够满足农业领域的应用需求。

在模型评估阶段，研究通过混淆矩阵和F1-Confidence曲线，对各病害类别的检测表现进行了深入分析。部分类别召回率未达预期，显示仍有进一步优化空间。结合特征增强网络及正负样本分配策略的改进，模型在复杂环境下的鲁棒性和识别精度均有所提升。

每文一语

认知、机遇、持之以恒