摘要
农作物病虫害是农业生产中的关键问题，病虫害的爆发和侵袭不仅严重影响农作物产量和质量，还可引发局部地区严重的灾害性损失。因此，及时发现和预防农作物病虫害的发生和发展至关重要。本文以农作物病虫害图像为载体，运用深度学习驱动的目标检测技术，构建农作物病虫害的自动化检测模型，实现农作物病虫害的自动识别系统。主要研究内容包括如下几个方面：
（1）构建农作物病虫害数据集。借助于网络爬虫技术和Kaggle平台提供的开源图像数据集，获取涵盖多种常见的农作物病虫害样本，如苹果黑星病叶、苹果绣叶、甜椒叶斑病、玉米灰叶斑病、玉米叶枯病、玉米锈叶和马铃薯叶早疫病等。通过归一化处理、人工标注、数据增强和整理，构建农作物病虫害图像数据集，为后续实验提供数据支持。
（2）以YOLOv5s为基础模型，聚焦农作物病虫害具体问题，对其作出如下优化：
（a）针对K-means聚类算法在选取初始聚类中心时得到的先验框具有随机性对的问题，用Kmeans++替代K-means提取先验框，从而提升模型对小目标检测的性能；
（b）针对病虫害目标小难以检测的问题，添加SE注意力模块，通过显式地建模出卷积特征通道之间的相互依赖性来提高网络的表示能力；
（c）针对模型运行速度慢的问题，优化网络末端结构，降低了模型的计算负荷，提升整体网络检测速度。
对比实验结果表明，上述优化策略可有效提升模型识别性能，获得较高的农作物病虫害图像检测准确率。
（3）设计并实现了一套基于改进YOLOv5s的农作物病虫害识别系统。本系统由GUI界面端、网页端和小程序端三部分组成，可以满足不同的使用场景。可快捷高效的识别农作物病虫害，对农业领域病虫害的识别和治理提供一定的参考借鉴价值。
基于YOLOv5的农作物病虫害识别系统设计与实现（PYQT+web端+微信小程序+YOLOv5+训练数据集+论文+部署文档+开题报告）
目录
摘要
1.论文大纲
2.基于YOLOv5的农作物病虫害检测技术路线设计
3.病虫害数据集构建
3.1 开源数据获取
3.2 网络爬虫获取
3.3 数据集标注
4.基于改进YOLOv5的病虫害检测模型
4.1 K-means++聚类先验框
4.2 SE注意力模型
4.3实验结果分析
5.病虫害识别系统的分析与设计
5.1系统架构设计
5.2 PC端
5.3微信小程序
5.4 网页端
6.资料获取
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1.论文大纲
2.基于YOLOv5的农作物病虫害检测技术路线设计
基于农作物病虫害检测模型，对农作物病虫害识别系统的需求分析、设计及实现。这一过程涉及模型在实际应用中的部署和优化，以确保其在农业生产实践中的可行性和有效性。通过本研究，我们致力于为农业领域提供一种自动化、高效的农作物病虫害监测与识别解决方案，为农作物保护和健康的维护提供技术支持。
3.病虫害数据集构建
3.1 开源数据获取
Kaggle作为一个面向开发者和数据科学家的平台，该平台汇集了全球范围内众多研究人员亲自采集并上传的丰富图像数据，为广大学习者和研究者提供了宝贵的研究资源。通过Kaggle平台，用户可以获得高质量的数据集，开展数据分析、机器学习建模等工作，并与全球的同行分享经验和成果。因此，Kaggle作为一个开放的学术交流平台，为数据科学领域的研究与实践提供了有力支持，并为广大学习者和专业人士搭建了一个共享知识和经验的重要平台。本文从Kaggle数据集中直接搜索maize和corn关键词，并下载到本地服务器中。
3.2 网络爬虫获取
为获取病虫害图片，采用了网络爬虫技术。首先，确定了多个相关的农业网站和植物病虫害数据库作为信息来源。接着，制定了爬取策略，包括确定爬取的网页范围、爬取频率和遵守网站的使用规定。随后，使用Python编程语言结合相关的网络爬虫库，编写了爬虫程序。该程序能够自动访问目标网站，解析网页内容并识别病虫害图片的链接。一旦识别到目标图片链接，程序会自动下载这些图片并将其存储到本地服务器中。最后，对获取的图片数据进行了清洗和去重处理，以确保数据的质量和准确性。这一过程为我们构建病虫害图片数据集提供了重要支持，并为后续的数据分析和模型训练奠定了基础。图3-2为爬虫结果图。
3.3 数据集标注
为了进行深度学习模型的训练，使用了图像标注工具LabelImg对农作物患病部位进行标注。
4.基于改进YOLOv5的病虫害检测模型
4.1 K-means++聚类先验框
通过采用K-means++聚类算法重新调整先验框，可以有效避免因随机生成初始聚类中心而带来的问题，同时更好地适应特定数据集的特征分布，从而有助于优化模型在目标检测任务中的性能表现。根据本文构建的农作物病虫害数据集的特征，利用K-means++聚类算法重新调整先验框获得聚类结果，如表4-1所示
4.2 SE注意力模型
E注意力机制通过对输入特征图进行全局平均池化，接着经过一对全连接层，以计算每个通道的权重。最后，这些权重被应用于输入特征图上，以提升模型对特征的关注度。为了将SE注意力机制整合到YOLOv5中，需要进行以下步骤：修改网络结构以包含SE模块，实现SE模块的各个操作（包括Squeeze、Excitation和Scale），将SE模块集成到YOLOv5的代码中，对训练过程进行调整以适应新的模块，进行验证和调优，以及详细记录实施过程和结果。
4.3实验结果分析
在经过200轮训练以后，基于YOLOv5s为预训练的农作物病虫害检测模型训练结果如图4-7所示，本次训练的算法模型准确率最终为94.3%。
5.病虫害识别系统的分析与设计
5.1系统架构设计
5.2 PC端
在左侧操作界面，用户可以选择不同的检测方式，包括图片检测、视频检测和摄像头检测等三种选项。而右侧的显示窗口则用于展示标注的病虫害识别结果图以及相应的识别记录等信息。这一设计旨在提供用户友好的操作界面，使用户能够方便地选择检测方式并清晰地查看识别结果，从而提高系统的易用性和操作效率。
5.3微信小程序
点击“相册图片识别”按钮后选取要识别的病虫害图片，然后系统自动上传病虫害图片并显示最终的识别结果。
5.4 网页端
用户上传待检测的病虫害图片后，系统将自动将其提交至后台进行识别处理。经过算法模型的识别和分析后，识别结果和置信度将被标注在图片上，随后将结果返回至页面前端进行展示。
6.资料获取
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