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一、项目背景
苹果作为全球最重要的温带水果之一，其产量与品质直接关系到果农的经济收益和消费者的食品安全。我国是全球最大的苹果生产国，种植面积和产量均占世界的50%以上。然而，苹果树在生长周期中极易受到多种病害侵扰，如苹果锈病、褐斑病、灰斑病等，这些病害不仅导致叶片光合作用能力下降，严重时会造成大幅减产甚至整株死亡。据统计，苹果病害每年给全球果业造成的经济损失高达数十亿美元，精准、及时的病害检测与防治成为保障果业可持续发展的关键环节。
传统的苹果叶片病害识别主要依赖人工田间巡查，由植保专家或经验丰富的果农通过肉眼观察判断病害类型。这种模式存在明显局限性：一是主观性强，识别准确率受个人经验影响较大；二是效率低下，难以适应大规模种植园的实时监测需求；三是病害初期症状不明显，极易错过最佳防治时机。随着现代果园规模化、集约化发展趋势加剧，传统病害检测方式已难以满足精准农业的发展要求。
近年来，深度学习技术在农业植保领域展现出巨大应用潜力。以YOLOv8为代表的计算机视觉算法凭借其高效的实时检测能力，已在农作物病虫害识别任务中取得显著成效。与此同时，大语言模型技术的突破为农业知识服务提供了新的可能。将二者深度融合，构建“视觉识别+认知推理”的双引擎架构，不仅能够实现叶片病害的精准定位与分类，更能结合农业知识库为用户提供病害成因分析、防治建议及用药指导，实现从“识别病害”到“理解病害”的智能化跃升。
基于此，本课题设计并实现一套基于YOLOv8与DeepSeek的苹果叶片病害检测系统。系统利用YOLOv8对苹果叶片图像进行实时检测与分类，识别常见病害类型；在此基础上引入DeepSeek大语言模型，对检测结果进行深度分析，生成通俗易懂的病害解释与科学防治建议。系统支持图像、批量、视频及摄像头四种检测模式，并配备可视化数据看板与PDF报告导出功能。通过探索计算机视觉与大语言模型在精准农业中的协同应用，本课题旨在为智慧果园建设提供新的技术解决方案，助力农业数字化转型与可持续发展。
二、技术介绍
结合DeepSeek、Qwen等大模型对检测结果给出相关建议，并可将检测报告导出为PDF文件。另外添加可视化界面对检测结果进行可视化显示。 技术栈使用YOLO、DeepSeek、Qwen、Pytorch、SpringBoot、MyBatis-Plus、Vue3、Echarts、Ts、element-plus、Flask、Axios、MySQL等技术。 系统还支持分用户管理。分为管理员和普通用户，管理员可查看所有记录，并管理用户。普通用户只可查看自己的记录。 界面简洁、美观。支持主题色修改、布局样式修改、组件大小修改等。
本系统基于YOLOv8目标检测框架与大语言模型技术，构建了一套智能化、多模态的苹果叶片病害检测平台。系统后端采用SpringBoot微服务架构与MyBatis-Plus持久层框架，前端基于Vue3组合式API开发，结合TypeScript与Element-Plus组件库，实现界面美观、交互流畅的用户体验。通过ECharts可视化库对检测结果进行多维度统计分析，支持主题色、布局样式及组件大小的个性化定制，满足不同用户群体的使用偏好。
在核心检测能力上，系统集成YOLOv8深度学习模型，基于PyTorch框架训练了包含多种苹果叶片病害的图像数据集，涵盖苹果锈病、褐斑病、灰斑病等常见病害类型。模型经过充分迭代训练，在病害识别精度与召回率上达到实用化水平。系统支持四种检测模式：单图检测、文件夹批量检测、视频流检测及实时摄像头检测，其中批量检测结果可一键导出为结构化PDF检测报告，便于用户存档与追溯，为果园病害监测提供了便捷的数据管理工具。
系统的创新之处在于引入DeepSeek与Qwen双大语言模型引擎，对YOLOv8初步检测结果进行深度分析与知识增强。针对复杂病害场景或早期症状不明显的叶片，大模型结合内置农业植保知识库进行辅助判别，并提供病害成因分析、防治时机建议、推荐用药方案及预防措施等专业知识。通过Flask框架构建AI服务中间层，实现检测结果向自然语言建议的智能转换，将简单的病害识别升级为具备知识服务能力的智慧植保助手，显著提升了系统的实用价值与可解释性。
系统采用前后端分离架构，前端通过Axios与后端API高效交互。在用户管理方面，基于RBAC权限模型设计了管理员与普通用户双角色体系：管理员可查看全量检测记录、管理用户信息及系统配置，对病害发生趋势进行宏观统计与分析；普通用户仅能访问个人检测历史，保障数据隐私。数据库采用MySQL存储用户信息、检测记录、病害建议日志及系统配置参数，通过MyBatis-Plus实现高效的数据访问与持久化管理。
本技术方案实现了计算机视觉与大语言模型的深度融合，不仅提供了高精度的苹果叶片病害识别能力，更通过知识增强赋予系统专业植保指导功能，为智慧农业领域探索了AI技术落地的创新路径。
三、功能介绍
【亮点】：
【结合Deepseek，Qwen】
【可以上传文件夹批量检测，可以导出图片检测结果为PDF文件】
【内含苹果叶片病害数据集
训练集18451，验证集5270，测试集2638
Rust - 锈病
Mosaic - 花叶病
Grey_spot - 灰斑病
Brown_Spot褐斑病
Alternaria_Boltch - 链格孢枯萎病】
内含yolov8n、yolov8s、yolov8m训练好的模型、150epoch训练结果
可以实现检测图片、批量检测图片、视频检测、摄像头检测四种方式。
四、系统实现
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