资源概况
购买将获得：
- 数据集（已全部标注），可单独购买：https://www.csds.chat/4371.html
- 完整系统UI界面、训练好的模型、文件目录说明、程序运行说明
其他注意：
- 一经购买，概不退款，不提供指导，每年数量有限，售完为止。
- 可额外付费50元，远程操作配置环境跑通程序，请加微信：P1313918
- 额外付费定制配套完整论文，请加微信：P1313918
资源介绍（截取部分，完整请购买）
一、数据集介绍
1、数量：1000张图片和对应标签
2、类别：names = {0: ‘Rotten holes’,1: ‘measles’,2: ‘wilt’}
CH_names = [‘腐烂病’,’霉斑病’,’枯萎病’]
二、训练好的模型介绍
1、基于YOLOv8训练的模型
2、训练轮数：300轮
3、精确率：83.4%
三、完整系统介绍
1、检测识别：
names = {0: ‘Rotten holes’,1: ‘measles’,2: ‘wilt’}
CH_names = [‘腐烂病’,’霉斑病’,’枯萎病’]
2、图片检测+视频检测+摄像头检测
3、展示检测目标置信度位置信息，统计数量，自由选择检测结果
4、检测结果保存至本地
5、自定义系统标题：UIProgram->UiMain.py->拉到末尾
6、自定义系统图标：UIProgram->ui_imgs->替换图片注意文件格式和名称不变
四、研究背景
葡萄作为一种高经济价值的水果，其种植业的健康发展对许多地区的乡村振兴与农民增收至关重要。然而，在葡萄的整个生长周期中，病害是制约其产量与品质的主要因素之一。其中，腐烂病、霉斑病（霜霉病）、枯萎病是三种常见且破坏性极强的病害。它们分别由不同的病原体引起，侵袭葡萄的叶片、果实及维管束系统，若不及时识别与防治，将导致叶片大面积坏死、落果甚至整株枯死，造成严重的经济损失。
目前，我国大部分葡萄园对病害的识别仍依赖于种植者人工肉眼观察与经验判断。这种方式存在严重局限性：首先，它高度依赖个人经验，不同病害在早期症状可能相似，容易误判，导致用药不当；其次，人工巡查效率低下，难以实现对大范围种植区的全覆盖监测，极易遗漏病害初发点，错过最佳防治时期；最后，预防性施药现象普遍，不仅增加了生产成本，也带来了农药残留与环境污染问题。
近年来，以深度学习为代表的人工智能技术，在图像识别与分类领域取得了颠覆性突破，为农业病害的智能化、精准化诊断提供了全新的技术路径。YOLO系列目标检测算法，特别是其最新版本YOLOv8，凭借其极高的检测速度和优秀的精度，非常适合于实时或准实时的病害识别任务。YOLOv8采用无锚框设计并优化了骨干网络与损失函数，在保持YOLO家族速度快这一传统优势的同时，进一步提升了对细小病斑特征的捕捉能力。
与此同时，技术的落地离不开友好的交互界面。PyQt5作为成熟的跨平台图形界面开发框架，能够将复杂的YOLOv8检测模型封装成直观易用的桌面应用程序，使不精通计算机技术的农业从业者也能轻松操作，实现“一键式”的病害检测与分析。
因此，本研究旨在融合YOLOv8的尖端病害检测能力与PyQt5的便捷交互特性，设计并开发一套能够自动识别腐烂病、霉斑病与枯萎病的葡萄叶病害检测系统，以应对现代农业发展的迫切需求。
五、应用价值
本系统的成功开发与应用，将为葡萄种植产业乃至更广阔的智慧农业领域带来多维度的价值：
实现病害早期预警与精准防治：系统能够在新发病斑出现初期即准确识别，帮助种植者抢在病害大面积扩散前进行定点清除或局部施药，变被动治疗为主动预防。这不仅能有效控制病害蔓延，更能大幅减少农药的使用量与施用频率，契合绿色农业的发展方向，实现经济与生态效益的双赢。
提升果园管理效率与降低人力成本：该系统可以集成于移动设备或田间机器人上，实现对大面积园区的快速巡检，将人力从繁重且专业的巡查工作中解放出来，显著提升巡检效率，降低对稀缺专业植保人才的依赖，从而节约大量人力与时间成本。
保障葡萄产量与品质，促进农民增收：通过及时、精准的病害干预，能够最大程度地减少病害对叶片光合作用与植株健康的影响，直接保障葡萄的挂果率与果实品质，为种植户的稳定产出与收入提供技术保障，助力乡村产业振兴。
构建智慧农业知识库与推动技术普惠：系统在运行过程中积累的检测数据，可以不断反哺和优化模型，形成越用越聪明的“病害知识库”。这套技术框架易于推广至其他作物（如苹果、柑橘、黄瓜）的病害识别中，对推动AI技术在农业领域的普惠应用，加速我国农业现代化进程具有深远意义。
综上所述，本研究设计的基于YOLOv8与PyQt5的葡萄叶病害检测系统，不仅具有重要的技术探索价值，更在推动农业生产智能化、精细化、可持续发展方面展现出巨大的现实意义与广阔的应用前景。
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