核心内容摘要
SONE-487凪光：穿越数字时空的治愈之声，点亮你的每一刻
项目视频讲解https://www.bilibili.com/video/BV1SZ6LBFE3s/?spm_id_from
333.
homepage.video_card.clickvd_source66998a92e3158aac4fbba5005183878c项目训练情况全球农业病虫害频发严重威胁粮食安全传统人工巡检模式存在效率低、精度差、成本高的弊端难以适配现代农业精准化发展需求。
为解决上述问题本研究设计并实现了一套基于 YOLO 算法的植物病虫害检测系统。
研究以 YOLOv12 为基础框架提出 YOLO-CMA 改进模型通过 A2C2f_LEGM 模块优化骨干网络增强全局特征感知将颈部网络 Concat 操作替换为 MFM 多尺度特征调制模块引入 CGAFusion 注意力模块提升小目标检测鲁棒性基于 Kaggle 棉铃虫等农业数据集完成模型训练与验证构建了 “后端轻服务 前端模板渲染” 的 Web 系统架构采用 PythonFlaskYOLOv8 技术栈实现图像上传、实时检测、结果可视化、历史记录管理等核心功能通过 JSON 文件实现轻量化数据存储避免复杂数据库依赖。
实验结果表明改进模型 mAP50 达
0.
mAP
达
35CPU 环境下检测响应时间≤3 秒经云南咖啡园、河南小麦主产区 3000 亩田间验证系统识别准确率达 91%检测成本从 15 元 / 亩降至 2 元农药过量使用量减少 35%作物产量提升 18%。
该系统实现了 “上传 - 检测 - 展示 - 管理” 的完整流程闭环显著降低了智能检测技术的落地门槛推动农业病虫害管理从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转变为保障粮食安全、推进精准农业发展及乡村振兴提供了可靠技术支撑。
完整代码数据集基于YOLO的植物病虫害检测系统与设计完整代码训练系统设计资源-CSDN下载