目录1绪论1.1课题背景及意义1.2国内外发展现状1.2.1目标检测算法研究现状1.2.2作物害虫诊断研究现状1.3主要内容2目标检测相关理论技术2.1卷积神经网络2.2基于深度学习的目标检测算法2.3 R-CNN系列目标检测算法2.4 YOLO系列目标检测算法2.5 YOLOv8算法3系统设计3.1总体架构3.2 主要功能3.2.1数据采集与预处理3.2.2 模型训练与部署3.2.3 用户界面操作4基于YOLOv8的水稻害虫识别模型4.1数据集准备与训练4.2训练结果评估4.3实验结果分析5后期改进结论参考文献致谢项目介绍本项目以水稻稻瘟病、胡麻斑病、细菌性条斑病三类常见水稻病害为识别对象设计基于 YOLOv8 算法的水稻害虫检测与识别系统。项目收集构建水稻病害图像数据集使用 LabelMe 完成样本标注采用 K-means 优化锚框、WB-FPN 改进特征融合网络提升小目标病害特征提取能力。依托 PyTorch 框架完成模型训练、调优与评估对比实验验证改进模型具备更高识别精度。基于 PyQt5 开发可视化桌面系统实现本地图片、批量图像、视频、摄像头实时检测功能可展示病害类别、置信度、目标坐标支持检测结果保存。系统突破人工识别主观性强、效率低下的弊端能够在复杂田间背景下完成水稻病害定位与分类为种植户提供病害识别参考助力精准植保作业同时为智慧农业领域农作物病害智能监测提供可行方案。开发环境开发语言Python深度学习框架PyTorch目标检测框架Ultralytics YOLOv8图形界面框架PyQt5图像处理库OpenCV-Python开发工具PyCharm标注工具LabelMe运行环境Python3.9 及以上、Windows10/11、支持 CUDA 加速项目类型桌面端目标检测识别系统系统实现设置好预加载模型之后运行主程序便生成用户主界面主界面用HTMLCSS以及JavaScript技术并结合Bootstrap或者Vue.js框架去设计成响应式的Web界面该界面供应便捷且简单的操作模式其中涵盖图像视频上传区检测结果表现区历史记录单等来执行图像视频的上传检测或者查看检测结果及历史记录之类的操作参照图3.6图 3. 6 Web界面论文参考