YOLOv8 农业害虫识别系统
这是一个基于 YOLOv8 的农业害虫目标检测系统,能够识别和定位 102 种不同类型的害虫。项目利用深度学习模型对数据集进行训练,实现高效的害虫检测和识别,并提供 Web 可视化界面,支持单张图片预测、批量图片预测等功能。


项目结构
Project/
├── YOLOv8/ # YOLO 格式数据集
│ ├── train/ # 训练集
│ │ ├── images/
│ │ └── labels/
│ ├── val/ # 验证集
│ │ ├── images/
│ │ └── labels/
│ ├── runs/ # 训练输出
│ │ └── detection/
│ │ └── weights/
│ │ └── best.pt
│ ├── classes.txt # 害虫类别列表
│ └── data.yaml # 数据集配置文件
├── main.py # 主程序 - Web 界面
├── voc2yolo.py # 数据格式转换脚本
├── train.py # 模型训练脚本
├── predict_image.py # 单张图片预测脚本
└── README.md # 项目说明文档
快速开始
环境准备
确保你的开发环境满足以下要求:
- Python 3.8+
- CUDA 11.0+ (GPU 训练推荐)
- 至少 8GB RAM
安装依赖
使用 pip 安装必要的库:
pip install ultralytics gradio opencv-python pillow gdown
数据集准备
- 下载数据集
运行以下脚本自动获取 IP102 数据集:
python download.py
- 转换数据格式
将 Pascal VOC 格式转换为 YOLO 格式:
python voc2yolo.py
数据集介绍
本项目包含 102 种常见农业害虫,涵盖水稻、玉米、小麦及果树等多种作物的主要病虫害。以下是部分专业中文译名对照(结合植保领域常用表述):
- rice leaf roller —— 稻纵卷叶螟
- rice leaf caterpillar —— 稻叶夜蛾
- paddy stem maggot —— 稻秆潜蝇
- asiatic rice borer —— 二化螟
- yellow rice borer —— 三化螟
- rice gall midge —— 稻瘿蚊
- Rice Stemfly —— 稻秆蝇
- brown plant hopper —— 褐飞虱
- white backed plant hopper —— 白背飞虱



