农作物病虫害检测识别系统|基于YOLOv11Pytorch Flask SpringBoot|支持玉米、水稻、番茄、草莓病害检测(设计源文件万字报告讲解)支持资料、图片参考_相关定制_文章底部可以扫码这是一款基于YOLOv11深度学习模型的农作物病虫害检测识别系统融合了Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue、MysQL等多种先进技术。通过本系统用户可以快速识别玉米、水稻、草莓和西红柿的常见病虫害精准高效为农业病虫害的分析、预防和管理提供智能解决方案。[1]主要功能:多方式检测:支持图片、视频和摄像头实时检测三种方式适用于各种环境。农作物病虫害识别:玉米:疫病、普通锈病、灰斑病、健康水稻:褐斑病、稻瘟病、细菌性叶枯病草莓:角斑病、炭疽果腐病、花枯病、灰霉病、叶斑病、白粉病果、白粉病叶西红柿:早疫病、晚疫病、潜叶病、叶霉病、花叶病毒、蜘蛛螨等[2]深度学习支持:使用YOLOv1至YOLOv11模型支持多种权重的目标检测精度高、速度快。[3]实时监控与预测:支持通过摄像头进行实时监测并自动识别作物病虫害。模型训练与自定义:用户可以使用自定义数据集重新训练模型生成新的权重文件支持YOLOv1到YOLOv11的训练。简洁美观的UI:采用Vue3前端框架支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制。技术栈:前端: Vue3、Element-Plus、 TypeScript后端: SpringBoot、 MyBatis-Plus、 Flask深度学习:YOLOv11、Pytorch数据库:MySQL视频处理:FFmpeg