基于YOLOv11的农作物病虫害检测识别系统(设计源文件万字报告讲解)支持资料、图片参考_相关定制_文章底部可以扫码项目描述本系统是一个完整的基于YOLOv11pytorchFlaskSpringBootVueMySQL的农作物病虫害检测识别系统。以下是主要功能的简单介绍支持玉米、水稻、番茄、草莓四种农作物的病虫害检测识别。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。玉米可识别疫病、普通锈病、灰斑病、健康水稻可识别褐斑病、稻瘟病、细菌性叶枯病草莓可识别角斑病、炭疽果腐病、花枯病、灰霉病、叶斑病、白粉病果、白粉病叶西红柿可识别早疫病、晚疫病、潜叶病、叶霉病、花叶病毒、蜘蛛螨等深度学习支持使用YOLOv11模型支持多种权重的目标检测精度高、速度快。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兼容深色模式与色弱模式。运行环境JDK8MySQL5.7SpringBootFlaskVue3主要技术前端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适用场景农业生产管理与病虫害防控农业科技研发智能农业应用