随着农业技术的不断进步，智能化工具在农业生产中的应用越来越广泛。基于深度学习框架开发的农作物类别检测与识别系统，能够有效地识别出棉花、水稻和小麦三种重要的农作物，这一技术的应用不仅能够提高农业生产的效率，还可以减少人工成本，为精准农业的发展提供有力支持。本文基于YOLOv11/v10/v8/v5的深度学习框架，通过3130张农作物的相关图片，训练了可进行农作物目标检测的模型,可以分别检测3种类别：棉花，水稻，小麦。同时全面对比分析了YOLOv5n、YOLOv8n、YOLOv10n、YOLO11这4种模型在验证集上的评估性能表现。最终基于训练好的模型制作了一款带UI界面的农作物类别检测与识别系统，更便于进行功能的展示。该系统是基于python与PyQT5开发的，支持图片、视频以及摄像头进行目标检测，并保存检测结果。#计算机视觉 #农作物种植 #深度学习与神经网络 #深度学习
