《博主简介》

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《------往期经典推荐------》

一、AI应用软件开发实战专栏【链接】

项目名称	项目名称
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7.【YOLOv8多目标识别与自动标注软件开发】	8.【基于YOLOv8深度学习的行人跌倒检测系统】
9.【基于YOLOv8深度学习的PCB板缺陷检测系统】	10.【基于YOLOv8深度学习的生活垃圾分类目标检测系统】
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13.【基于YOLOv8深度学习的路面坑洞检测系统】	14.【基于YOLOv8深度学习的火焰烟雾检测系统】
15.【基于YOLOv8深度学习的钢材表面缺陷检测系统】	16.【基于YOLOv8深度学习的舰船目标分类检测系统】
17.【基于YOLOv8深度学习的西红柿成熟度检测系统】	18.【基于YOLOv8深度学习的血细胞检测与计数系统】
19.【基于YOLOv8深度学习的吸烟/抽烟行为检测系统】

二、机器学习实战专栏【链接】，已更新31期，欢迎关注，持续更新中~~
三、深度学习【Pytorch】专栏【链接】
四、【Stable Diffusion绘画系列】专栏【链接】

《------正文------》

基本功能演示

摘要：水稻害虫检测与识别系统的重要性在于能够迅速准确地识别出对水稻植株构成威胁的不同害虫种类。这对于保障农作物的健康成长、提高产量和质量至关重要。本文基于YOLOv8深度学习框架，通过1248张图片，训练了一个进行水稻害虫检测与识别的目标检测模型,可用于检测14种常见的水稻害虫。并基于此模型开发了一款带UI界面的水稻害虫检测与识别系统，可用于实时检测场景中的水稻害虫，更方便进行功能的展示。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。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。

点击跳转至文末《完整相关文件及源码》获取

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前言

水稻害虫检测与识别系统的重要性在于能够迅速准确地识别出对水稻植株构成威胁的不同害虫种类。这一点对于保障农作物的健康成长、提高产量和质量至关重要。害虫的侵害可以导致水稻受到病理性损害，影响植株的生长发育，甚至造成大面积减产或绝收。及时识别出害虫种类后，农民和农业技术人员可以采取针对性的防控措施，比如施用特定的农药或者采用生物防治等环保方式，从而减少化学药品的使用，保护生态环境，同时降低农业生产成本。

在实际应用场景中，水稻害虫检测与识别系统可以被广泛运用于农田实时监控、农业病虫害预警系统、精准农业管理平台、农业咨询服务、农业研究与教育等多个方面。
例如，在农田监控系统中，通过安装摄像头和依托YOLOv8实现的害虫检测系统，可以持续监测田间害虫发生情况，并提供实时数据反馈，帮助农业生产者做出快速反应。在农业教育和推广中，这一系统也可以作为一个有力工具，教育农民识别不同害虫，提高他们的防控意识和能力。
此外，研究人员可以利用这一系统收集害虫数据，分析害虫发生规律和影响因素，从而为农业害虫管理和控制策略的制定提供科学依据。

博主通过搜集并整理不同水稻害虫的相关数据图片，根据YOLOv8的目标检测技术，基于python与Pyqt5开发了一款界面简洁的水稻害虫检测与识别系统，可支持图片、视频以及摄像头检测，同时可以将图片或者视频检测结果进行保存。

软件初始界面如下图所示：

检测结果界面如下：

一、软件核心功能介绍及效果演示

软件主要功能

1. 可进行14种水稻害虫的目标检测，分别是 ['水稻叶卷螟', '水稻叶蝉', '稻茎蝇', '亚洲稻螟', '黄稻螟', '稻瘿蚊', '水稻螟', '褐飞虱', '白背飞虱', '小褐飞虱', '稻水象甲', '稻叶蝉', '粮食白粉蝇', '稻壳虫']；
2. 支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持图片的批量检测；
3. 界面可实时显示目标位置、目标总数、置信度、用时等信息;
4. 支持图片或者视频的检测结果保存；

（1）图片检测演示

点击图片图标，选择需要检测的图片，或者点击文件夹图标，选择需要批量检测图片所在的文件夹，操作演示如下：
点击目标下拉框后，可以选定指定目标的结果信息进行显示。 点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。
注：1.右侧目标位置默认显示置信度最大一个目标位置。所有检测结果均在左下方表格中显示。
单个图片检测操作如下：

批量图片检测操作如下：

（2）视频检测演示

点击视频图标，打开选择需要检测的视频，就会自动显示检测结果。点击保存按钮，会对视频检测结果进行保存，存储路径为：save_data目录下。

（3）摄像头检测演示

点击摄像头图标，可以打开摄像头，可以实时进行检测，再次点击摄像头图标，可关闭摄像头。

（4）保存图片与视频检测结果

点击保存按钮后，会将当前选择的图片【含批量图片】或者视频的检测结果进行保存。检测的图片与视频结果会存储在save_data目录下。

二、模型的训练、评估与推理

1.YOLOv8的基本原理

YOLOv8是一种前沿的目标检测技术，它基于先前YOLO版本在目标检测任务上的成功，进一步提升了性能和灵活性。主要的创新点包括一个新的骨干网络、一个新的 Ancher-Free 检测头和一个新的损失函数，可以在从 CPU 到 GPU 的各种硬件平台上运行。
其主要网络结构如下：

2. 数据集准备与训练

通过网络上搜集关于水稻害虫的各类图片，并使用LabelMe标注工具对每张图片中的目标边框（Bounding Box）及类别进行标注。一共包含1248张图片，其中训练集包含1060张图片，验证集包含188张图片，部分图像及标注如下图所示。

图片数据的存放格式如下，在项目目录中新建datasets目录，同时将跌倒检测的图片分为训练集与验证集放入RiceInsectData目录下。

同时我们需要新建一个data.yaml文件，用于存储训练数据的路径及模型需要进行检测的类别。YOLOv8在进行模型训练时，会读取该文件的信息，用于进行模型的训练与验证。data.yaml的具体内容如下：

train: E:\MyCVProgram\RiceInsectDetection\datasets\RiceInsectData\train
val: E:\MyCVProgram\RiceInsectDetection\datasets\RiceInsectData\val

nc: 14
names: ['rice leaf roller', 'rice leaf caterpillar', 'paddy stem maggot', 'asiatic rice borer', 'yellow rice borer', 'rice gall midge', 'Rice Stemfly', 'brown plant hopper', 'white backed plant hopper', 'small brown plant hopper', 'rice water weevil', 'rice leafhopper', 'grain spreader thrips', 'rice shell pest']

注：train与val后面表示需要训练图片的路径，建议直接写自己文件的绝对路径。
数据准备完成后，通过调用train.py文件进行模型训练，epochs参数用于调整训练的轮数，batch参数用于调整训练的批次大小【根据内存大小调整，最小为1】，代码如下：

# 加载模型
model = YOLO("yolov8n.pt")  # 加载预训练模型
# Use the model
if __name__ == '__main__':
    # Use the model
    results = model.train(data='datasets/RiceInsectData/data.yaml', epochs=250, batch=4)  # 训练模型
    # 将模型转为onnx格式
    # success = model.export(format='onnx')

3. 训练结果评估

在深度学习中，我们通常用损失函数下降的曲线来观察模型训练的情况。YOLOv8在训练时主要包含三个方面的损失：定位损失(box_loss)、分类损失(cls_loss)和动态特征损失（dfl_loss），在训练结束后，可以在runs/目录下找到训练过程及结果文件，如下所示：

各损失函数作用说明：
定位损失box_loss：预测框与标定框之间的误差（GIoU），越小定位得越准；
分类损失cls_loss：计算锚框与对应的标定分类是否正确，越小分类得越准；
动态特征损失（dfl_loss）：DFLLoss是一种用于回归预测框与目标框之间距离的损失函数。在计算损失时，目标框需要缩放到特征图尺度，即除以相应的stride，并与预测的边界框计算Ciou Loss，同时与预测的anchors中心点到各边的距离计算回归DFLLoss。这个过程是YOLOv8训练流程中的一部分，通过计算DFLLoss可以更准确地调整预测框的位置，提高目标检测的准确性。
本文训练结果如下：

我们通常用PR曲线来体现精确率和召回率的关系，本文训练结果的PR曲线如下。mAP表示Precision和Recall作为两轴作图后围成的面积，m表示平均，@后面的数表示判定iou为正负样本的阈值。mAP@.5：表示阈值大于0.5的平均mAP，可以看到本文模型14类目标检测的mAP@0.5平均值为0.8，结果还是很不错的，由于有些品类的样本偏少一点，影响了检测精度，可以进一步优化。

4. 检测结果识别

模型训练完成后，我们可以得到一个最佳的训练结果模型best.pt文件，在runs/trian/weights目录下。我们可以使用该文件进行后续的推理检测。
图片检测代码如下：

# 所需加载的模型目录
path = 'models/best.pt'
# 需要检测的图片地址
img_path = "TestFiles/IP000000114.jpg"

# 加载预训练模型
# conf	0.25	object confidence threshold for detection
# iou	0.7	intersection over union (IoU) threshold for NMS
model = YOLO(path, task='detect')
# model = YOLO(path, task='detect',conf=0.5)


# 检测图片
results = model(img_path)
res = results[0].plot()
cv2.imshow("YOLOv8 Detection", res)
cv2.waitKey(0)

执行上述代码后，会将执行的结果直接标注在图片上，结果如下：

以上便是关于此款水稻害虫检测与识别系统的原理与代码介绍。基于此模型，博主用python与Pyqt5开发了一个带界面的软件系统，即文中第二部分的演示内容，能够很好的支持图片、视频及摄像头进行检测，同时支持检测结果的保存。

关于该系统涉及到的完整源码、UI界面代码、数据集、训练代码、测试图片视频等相关文件，均已打包上传，感兴趣的小伙伴可以通过下载链接自行获取。

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【获取方式】

关注下方名片G-Z-H：【阿旭算法与机器学习】，回复【软件】即可获取下载方式

本文涉及到的完整全部程序文件：包括python源码、数据集、训练代码、UI文件、测试图片视频等（见下图），获取方式见文末：

注意：该代码基于Python3.9开发，运行界面的主程序为MainProgram.py，其他测试脚本说明见上图。为确保程序顺利运行，请按照程序运行说明文档txt配置软件运行所需环境。

关注下方名片GZH:【阿旭算法与机器学习】，回复【软件】即可获取下载方式

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结束语

以上便是博主开发的基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统的全部内容，由于博主能力有限，难免有疏漏之处，希望小伙伴能批评指正。
关于本篇文章大家有任何建议或意见，欢迎在评论区留言交流！

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