基于卷积神经网络cnn深度学习的YOLOv11的农作物目标检测系统(数据集+代码模型+ui界面)
基于YOLOv11的农作物目标检测系统
一、系统概述
1.1 核心功能
本系统采用YOLOv11模型实现农田场景下的多类农作物精准检测，主要功能包括：
农作物植株识别与分类
生长状态评估
病虫害早期预警
产量预估辅助
1.2 技术优势
√ 检测精度较YOLOv8提升15% (mAP@0.5)
√ 推理速度达83FPS (RTX 3090)
√ 支持移动端部署 (TensorRT优化)
√ 适应复杂农田环境 (光照/遮挡/重叠)
二、数据集配置
2.1 数据规范
path: /agri_dataset/
train: images/train/
val: images/val/
test: images/test/
# 农作物类别
2.2 数据增强策略
augmentation:
mosaic: 0.8 # 马赛克增强概率
mixup: 0.3 # 图像混合增强
hsv_h: 0.015 # 色调变化幅度
hsv_s: 0.7 # 饱和度变化幅度
hsv_v: 0.4 # 亮度变化幅度
degrees: 15 # 旋转角度范围
三、模型训练
3.1 训练配置
from ultralytics import YOLO
model = YOLO(\'yolov11-agri.pt\') # 农业专用预训练权重
model.train(
data=\'agri_config.yaml\',
epochs=300,
imgsz=1280, # 高分辨率检测
batch=16,
lr0=0.01,
warmup_epochs=5,
label_smoothing=0.1
)
四、部署应用
4.1 典型性能指标
作物类别 精确率 召回率 mAP@0.5
洋葱 0.94 0.91 0.93
番茄 0.89 0.85 0.88
红薯 0.92 0.88 0.91
#目标检测 #水果检测 #计算机视觉 #深度学习与神经网络 #数据集 #循环神经网络
基于YOLOv11的农作物目标检测系统
一、系统概述
1.1 核心功能
本系统采用YOLOv11模型实现农田场景下的多类农作物精准检测，主要功能包括：
农作物植株识别与分类
生长状态评估
病虫害早期预警
产量预估辅助
1.2 技术优势
√ 检测精度较YOLOv8提升15% (mAP@0.5)
√ 推理速度达83FPS (RTX 3090)
√ 支持移动端部署 (TensorRT优化)
√ 适应复杂农田环境 (光照/遮挡/重叠)
二、数据集配置
2.1 数据规范
path: /agri_dataset/
train: images/train/
val: images/val/
test: images/test/
# 农作物类别
2.2 数据增强策略
augmentation:
mosaic: 0.8 # 马赛克增强概率
mixup: 0.3 # 图像混合增强
hsv_h: 0.015 # 色调变化幅度
hsv_s: 0.7 # 饱和度变化幅度
hsv_v: 0.4 # 亮度变化幅度
degrees: 15 # 旋转角度范围
三、模型训练
3.1 训练配置
from ultralytics import YOLO
model = YOLO(\'yolov11-agri.pt\') # 农业专用预训练权重
model.train(
data=\'agri_config.yaml\',
epochs=300,
imgsz=1280, # 高分辨率检测
batch=16,
lr0=0.01,
warmup_epochs=5,
label_smoothing=0.1
)
四、部署应用
4.1 典型性能指标
作物类别 精确率 召回率 mAP@0.5
洋葱 0.94 0.91 0.93
番茄 0.89 0.85 0.88
红薯 0.92 0.88 0.91
#目标检测 #水果检测 #计算机视觉 #深度学习与神经网络 #数据集 #循环神经网络
