目录摘 要Abstract1 绪论1.1 选题背景1.2 选题意义1.3 国内外研究综述1.3.1 国外研究综述1.3.2 国内研究综述1.4 研究内容2 相关技术及理论2.1 卷积神经网络2.2 PyQt52.3 OpenCV2.4 YOLOv8算法2.5 PyTorch框架2.6 Python语言3 草莓病虫害模型的构建3.2 数据集收集与标注3.2.1 数据集构建3.2.2 数据标注​3.4 模型训练​4 实验过程4.1 实验环境4.2 模型参数设置4.3 训练集、测试集划分4.4 性能评估指标​4.5 模型训练4.6 实验结果分析​5 检测系统的设计与实现5.1 系统架构设计​5.2 系统开发环境5.3 系统界面设计5.4 系统功能实现​6 系统测试6.1 测试目的及方法6.2 测试环境搭建6.3 测试结果6.4 测试结果分析7 总结与展望参考文献致 谢项目介绍传统草莓病虫害检测依赖人工观测存在检测效率低、主观性强、误判漏判率高的问题难以适配规模化、智能化草莓种植的发展需求。本文基于YOLOv8算法设计并实现草莓病虫害检测系统依托PyTorch深度学习框架完成模型训练与优化结合OpenCV实现图像预处理与后处理操作通过PyQt5搭建简洁易用的可视化交互界面。系统以7类草莓常见病虫害为检测目标完成数据集采集、标注与数据增强优化模型训练参数有效提升复杂田间场景下的病害识别精度。系统支持图片、视频、实时摄像头多场景检测可输出病虫害类别、置信度、目标位置及分割占比等数据同时具备检测结果保存功能。该系统实现了草莓病虫害的自动化、精准化检测弥补了传统检测方式的短板可为草莓种植病害防控提供技术支撑助力智慧农业数字化发展。开发环境开发语言Python 3.8深度学习框架PyTorch目标检测算法YOLOv8计算机视觉库OpenCVGUI开发框架PyQt5数据库MySQL开发工具PyCharm、LabelImg运行环境Windows10 64位、CUDA11.3及以上硬件环境Intel Core i7-12700K、RTX3080、32GB内存支持定做java/php/python/android/ 小程序 /vue/ 爬虫 /c#/asp.net系统实现在结果保存功能实现上系统支持将检测结果以多种格式保存。对于图像检测结果可以保存为带有标注框的图像文件也可以将检测结果以文本形式保存包括病虫害类别、置信度、坐标等信息。对于视频检测结果系统可以将检测后的视频进行保存方便用户后续查看。图5-3 摄像头检测结果保存图论文参考