YOLOv11农作物病害识别系统YOLOv11农作物病害识别系统+万字文档  Pytorc+Flask+SpringBoot

基于YOLOv11深度学习模型的农作物病虫害检测识别系统，融合了Pytorch、Flask、SpringBoot、Vue、MySQL技术。通过本系统，用户可以快速识别玉米、水稻、草莓和西红柿的常见病虫害，精准高效，为农业病虫害的分析、预防和管理提供智能解决方案。

[1]主要功能：

多方式检测：支持图片、视频和摄像头实时检测三种方式，适用于各种环境。 

农作物病虫害识别： 玉米：疫病、普通锈病、灰斑病、健康 

水稻：褐斑病、稻瘟病、细菌性叶枯病 

草莓：角斑病、炭疽果腐病、花枯病、灰霉病、叶斑病、白粉病果、白粉病叶 

西红柿：早疫病、晚疫病、潜叶病、叶霉病、花叶病毒、蜘蛛螨等 

[2]深度学习支持：使用YOLOv1至YOLOv11模型，支持多种权重的目标检测，精度高、速度快。 

[3]实时监控与预测：支持通过摄像头进行实时监测，并自动识别作物病虫害。 

模型训练与自定义：用户可以使用自定义数据集重新训练模型，生成新的权重文件，支持YOLOv1到YOLOv11的训练。 

简洁美观的UI：采用Vue3前端框架，支持主题颜色、布局和组件大小的个性化定制。

技术栈：

前端：Vue3、Element-Plus、TypeScript 

后端：SpringBoot、MyBatis-Plus、Flask 

深度学习：YOLOv11、Pytorch 

数据库：MySQL 

视频处理：FFmpeg

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运行环境：源码已经通过工程师测试均可运行

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