🌻一、站长自我介绍

量子站长专注于计算机视觉与人工智能领域研究，分享原创相关资源，帮助广大用户快速解决需求。可定制相关项目：分类，检测，分割，跟踪，创新涨点等需求。

✉️售后客服&联系方式

添加记得备注来意，直入主题是良好的交流方式~
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本站所有项目均提供效果演示+售后+答疑服务、用户放心下单。

🌻二、本项目介绍

小麦作为全球最重要的粮食作物之一，其病害的早期发现与精准防治直接关系到粮食安全与农业可持续发展。传统的小麦病害监测主要依赖人工巡田与经验判断，不仅效率低、覆盖范围有限，而且在病害初期阶段极易出现漏检与误判，难以满足现代规模化农业对精准监管的需求。
本项目基于 YOLOv8 目标检测模型，构建了一套 小麦田间病害智能识别系统，面向真实农业生产环境，实现对 大麦黄矮病（BarleyYellowDwarf）、叶锈病（LeafRust）、白粉病（PowderyMildew） 以及 健康叶片（Healthy） 四类目标的自动检测与定位识别。系统支持图片、文件夹、视频及实时摄像头等多种输入方式，并集成 PyQt5 图形化界面，实现检测过程与结果的可视化展示。
项目提供 完整可运行源码、标准化标注数据集、模型权重文件以及详细的训练与部署教程，可实现从数据集构建、模型训练到实际应用落地的完整闭环，适用于智慧农业、病害监测研究、课程设计与毕业设计等多种应用场景。

本项目源码包含：
1.完整的项目源码
2.完整的数据集
3.完整的训练文件（可直接用）
4.完整的教学文件PDF版（包含完整部署教学、完整重新训练步骤）
用户使用本项目可直接部署使用，也可自己重新训练改进适配，压缩包内的文档都有很详细的教学。

🚴效果预览

哔哩哔哩可观看系统演示效果： https://www.bilibili.com/video/BV1rArjBSEKA
项目详细功能介绍文档，可见CSDN博文： https://blog.csdn.net/weixin_52908342/article/details/156915667

🚴主要功能

🚴效果图

在农业数字化与智能化持续推进的背景下，基于计算机视觉的作物病害识别技术正逐步成为精准农业的重要技术支撑。尤其在小麦种植过程中，病害类型多样、发生区域分散、受气候与环境因素影响显著，给传统监测方式带来了较大挑战。

以 大麦黄矮病 和 白粉病 为代表的病害，在发病初期症状往往较为隐蔽：叶片仅出现轻微褪绿或局部粉状斑点，极易与健康叶片混淆；而 叶锈病 在复杂光照与背景条件下，其颜色与纹理特征也可能受到干扰。这些因素都对病害识别模型的鲁棒性与泛化能力提出了更高要求。

YOLOv8 作为新一代目标检测模型，在检测精度、推理速度与工程可部署性方面表现突出，特别适合无人机巡检、田间监控等实时或准实时农业应用场景。本项目围绕真实小麦田间环境，结合多气候、多地貌条件下采集的数据，构建了一套贴近实际生产需求的小麦病害智能识别系统，为农业病害的自动化监测与科学防治提供技术参考。

部分效果截图如下，如需更多请观看上文哔哩哔哩演示视频。
演示图：

🔅三、原创声明

本项目为本站长原创开发
代码编写、文档撰写、演示录制。没有谁比我更了解这套系统以及资料【懂王发言】。

📌售后说明

售后时间:全天、直接添加客服留言即可，看到及时回复。
售后有效期:下单日期开始6个月内
【保运行承诺】
站长承诺: 购买后保证可以跑出与我 B 站演示一致的效果!其他非运行相关的问题，请自行查阅项目教程文档。当然如果您对此运行文档有更好的意见，被采纳后会有奖励。
希望大家多点理解与尊重，我尽力支持，也请理解。站长从不坑蒙拐骗，所以请务必先看 B站视频演示以及项目详细功能介绍文档，确认功能是否符合你的需求再购
售后支持方式(2选1)
① 自助安装(免费支持，95%以上的同学都可以自己安装成功。)
提供视频教程 + 报错速查手册(教程都是公开的)
按照我的教程安装，遇到的所有报错都会在报错文档有解决方法，先自行查阅文档。报错手册解决不了的，私信我免费答疑，直到你跑通为止
我更希望你亲自动手尝试，多学点绝对没坏处
② 远程安装
如果用户不愿自行部署，提前预约，站长远程可以搞定所有需求！