摘要：茶叶作为我国重要的经济作物，其病虫害防治一直是制约茶产业发展的关键问题。传统的人工识别方法依赖专家经验，存在效率低、成本高、主观性强等缺陷。针对这些问题，本文设计并实现了一个基于YOLOv26深度学习算法的茶叶病虫害智能检测系统。
项目概览
项目简介
系统采用YOLOv26网络架构作为核心检测模型，利用其轻量化特性和高效的检测性能，能够快速准确地识别茶叶的藻斑病、茶饼病、灰斑病、木虱病、红斑病等六种常见病虫害类型。
系统实现了从图像采集、预处理、目标检测到结果展示的完整检测流程，并集成了病虫害知识库和防治方案推荐功能。在软件架构上，采用PyQt5构建了友好的图形用户界面，支持单张图片检测、批量检测和视频流实时检测三种工作模式。针对实际部署中的稳定性问题，系统实现了PyTorch 2.6+版本兼容、环境变量优化、安全的用户认证等功能模块，有效解决了DLL冲突和闪退问题。实验结果表明，该系统在自建茶叶病虫害数据集上达到了92.3%的平均检测精度，单张图片检测时间约85毫秒，满足实时检测需求。
本系统为茶园管理者提供了一种高效、准确、易用的病虫害检测工具，有助于实现茶叶种植的精准管理和智能化转型，对推动智能农业发展具有重要的实践意义和应用价值。
系统架构
统采用模块化架构设计，主要由五个核心模块组成：用户认证模块实现基于PBKDF2的安全登录功能；图像采集与预处理模块支持多种图像输入方式（单张图片、批量图片、视频流），并进行尺寸标准化和数据增强；YOLOv26检测模块作为核心引擎，基于PyTorch框架实现茶叶病虫害的实时检测与识别；知识库与决策支持模块集成六种病虫害的详细信息和防治方案，为用户提供智能化的管理建议；可视化展示模块基于PyQt5构建友好界面，实时显示检测结果、绘制边界框并生成检测报告。模块间通过标准接口进行通信，采用异步处理机制避免界面冻结，整体架构具有高内聚、低耦合的特点，便于功能扩展和系统维护。
图1 系统架构图
技术创新
创新点1：系统集成创新
首次将YOLOv26深度学习检测、病虫害知识库和防治方案推荐整合为一体化智能平台，实现了从图像识别到决策支持的全流程闭环管理。
创新点2：自工程化部署优化
针对PyTorch 2.6+版本兼容性、DLL冲突、多线程环境等实际部署问题，提出了系统化的环境优化方案，显著提升了系统在不同硬件平台上的稳定性和可靠性。
创新点3：多模式检测设计
开发了支持单张图片、批量检测和视频流实时检测三种模式的可视化交互系统，降低了技术使用门槛，便于茶园一线工作人员快速上手使用。
数据集
针对茶叶病虫害智能识别任务，本研究构建了包含5,867张图像的专业标注数据集，按80:20划分为训练集（4,693张）和验证集（1,174张），涵盖藻斑病、茶饼病、灰斑病、健康叶片、木虱病、红斑病六类，采用YOLO格式进行精确边界框标注。数据采集覆盖浙江、福建、安徽等5个茶叶主产区，时间跨度18个月，系统涵盖春茶、夏茶、秋茶等关键生长阶段，以及晴天、阴天等多种光照条件，拍摄角度包括叶片正面、背面、侧面及不同距离（20-50cm），特别关注病害不同发病程度及多病害并发、叶片遮挡等复杂场景。标注经初标、交叉验证、专家终审三级质控，一致性达93.7%，为模型训练提供高质量样本支撑。
图2 数据集直方图
图3 YOLO标注格式说明图
模型训练
图4 训练与验证指标随Epoch变化趋势图
图5 不同置信度阈值下的F1曲线
图6 目标检测PR曲线
图7 归一化混淆矩阵
快速开始
运行 python start_with_auth.py 启动系统，首次使用需注册账号（用户名3-20字符，密码8位以上含大小写字母和数字），登录后选择图像即可进行茶叶病虫害智能检测。
环境要求
系统基于Python 3.7-3.10开发，依赖PyTorch 2.6+、OpenCV 4.0+、PyQt5 5.15+、Ultralytics等核心库（见requirements.txt），推荐Windows 10/11 64位系统、8GB以上内存，支持CPU运行或可选NVIDIA GPU加速。
运行展示
图8 登录界面
图9 创建新账号
图10 登录成功
图11 系统主界面
图12 单张检测：藻斑病
图13 单张检测：茶饼病
图14 单张检测：灰斑病
图15 单张检测：木虱病
图16 单张检测：健康茶叶
图17 单张检测：红斑病
图18 检测记录
图19 检测记录筛选
图20 检测记录导出
图21 病虫害知识库
图22 病虫害知识库检索
图23 导入文件夹检测
图24 视频检测
图25 实时检测
项目资源
配套文档
点击查看：基于YOLO26深度学习算法的茶叶病虫害智能检测系统设计与实现 注意：收费提供！
配套文件
包括完整的项目源代码、演示视频、运行截图，开箱即用。
项目信息
作者信息
作者：Bob (张家梁)
项目编号：AI-71-P
原创声明：本项目为原创作品
联系方式
开源协议
本项目采用AGPL-3.0开源协议，允许个人和组织自由使用、修改和分发代码，但基于本项目的衍生作品必须同样开源，且用于提供网络服务时需向用户提供完整源代码。本项目仅供学习研究使用，作者不对使用本项目产生的任何后果承担责任，使用者应遵守当地法律法规，合理合法使用本项目。如本项目对您的研究或工作有所帮助，欢迎引用并注明出处。
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