摘要：茶叶病虫害的外观表现受到叶龄、光照与拍摄背景等因素影响，人工识别存在经验依赖强、记录不统一和批量处理效率有限等问题。
内容简介
针对茶叶图像辅助识别与检测结果管理需求，本文设计基于YOLO26深度学习算法的茶叶病虫害智能检测系统。系统采用YOLO26n作为检测基线，结合PyTorch、OpenCV与PyQt5构建图像输入、模型推理、结果显示、历史记录及知识查询相衔接的应用流程，支持单张图像、文件夹批量图像、本地视频和摄像头等输入形式。
研究依据训练日志整理包含5,867张图像的六类别数据集，其中训练集4,693张，验证集1,174张。采用640×640输入尺度、批次大小8和SGD优化器进行150轮迁移训练。在所提供的最佳权重验证记录中，mAP@0.5为99.5%，mAP@0.5:0.95为96.2%，融合后模型参数量为2,390,950，权重文件约5.5 MB；GPU验证阶段记录的单图推理耗时为1.5 ms。通过训练曲线、分类别评价与系统截图分析，说明模型在当前验证分布上的识别能力，以及多模式检测和信息管理的实现方式。
研究同时发现，所提供混淆矩阵存在149个背景列未匹配预测，与日志汇总精确率不能直接按同一评估设置解释；现有资料尚不足以确认独立测试集性能、跨茶园泛化能力和系统端到端实时性。因此，本文将模型验证结果、界面演示证据和待补充测试分开讨论，不以高验证指标替代真实场景可靠性结论。研究形成了面向茶叶叶片级目标定位与类别识别的系统设计和实验分析，为后续数据治理、阈值校准与部署优化提供依据。
文档概述
文档信息
版本：初稿
页数：49页
字数：21653个字
格式：word（可编辑）
图表：19张图、16张表、22个公式
文档目录
第1章 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 茶叶生产中的识别需求 1
1.1.2 任务特点与研究价值 1
1.2 国内外研究现状 2
1.2.1 传统视觉与机器学习方法 2
1.2.2 深度学习与植物病害识别 2
1.2.3 目标检测算法与研究不足 2
1.3 研究内容与技术路线 3
1.3.1 研究目标与主要内容 3
1.3.2 技术路线与证据组织 3
1.4 论文组织结构 4
第2章 相关理论与关键技术 5
2.1 深度卷积神经网络基础 5
2.1.1 卷积与非线性表示 5
2.1.2 残差结构与多尺度特征 5
2.1.3 损失函数与参数更新 6
2.2 目标检测与评价指标 6
2.2.1 检测任务与交并比 6
2.2.2 精确率与召回率 6
2.2.3 平均精度与多阈值评价 7
2.3 YOLO26模型与检测后处理 7
2.3.1 网络组成及本研究选型 7
2.3.2 回归损失与训练日志解释 8
2.3.3 NMS与端到端输出的边界 8
2.4 系统开发关键技术 9
2.4.1 PyTorch与Ultralytics 9
2.4.2 PyQt5与线程间通信 9
2.4.3 OpenCV与图像显示 9
2.5 本章小结 9
第3章 数据集构建与预处理 10
3.1 数据集规模与任务定义 10
3.1.1 数据来源与统计口径 10
3.1.2 六类别映射与名称管理 11
3.1.3 数据分布及其局限 12
3.2 标注规范与质量控制 12
3.2.1 YOLO标注坐标 12
3.2.2 标注对象与复核流程 14
3.2.3 数据检查与泄漏防范 14
3.3 图像预处理与数据增强 15
3.3.1 尺寸变换与坐标还原 15
3.3.2 数值归一化与颜色处理 15
3.3.3 训练增强配置 15
3.4 损伤率统计的定义与限制 16
3.5 本章小结 16
第4章 检测系统设计与实现 18
4.1 系统需求分析与总体架构 18
4.1.1 功能与非功能需求 18
4.1.2 模块分层与数据传递 18
4.1.3 工作流程与状态设计 19
4.2 深度卷积神经网络模型设计与训练 21
4.2.1 模型结构与六类别适配 21
4.2.2 训练参数与优化目标 21
4.3 核心模块实现设计 22
4.3.1 用户认证与模型加载 22
4.3.2 多源采集与检测引擎 23
4.3.3 记录结构与异常处理 23
4.4 知识库与图形界面实现 24
4.4.1 三栏工作台与结果展示 24
4.4.2 历史记录与知识关联 24
4.4.3 批量与视频交互 26
4.5 本章小结 28
第5章 实验与系统测试分析 29
5.1 实验环境与评价条件 29
5.2 训练过程与收敛分析 29
5.3 检测精度与误差分析 31
5.3.1 总体与分类别指标 31
5.3.2 PR曲线与阈值选择 31
5.3.3 混淆矩阵的背景误检 32
5.4 六类别界面检测案例 34
5.4.1 藻斑病与茶饼病显示案例 34
5.4.2 灰斑病与虫害标签显示案例 35
5.4.3 健康与红斑病显示案例 37
5.5 检测速度与系统功能测试 38
5.5.1 模型耗时与端到端时间 38
5.5.2 功能验证证据与待测用例 39
5.6 方法比较与改进方向 40
5.7 本章小结 40
第6章 总结与展望 41
6.1 研究工作总结 41
6.2 存在的问题与不足 41
6.3 后续研究方向 41
6.4 结束语 42
参考文献 43
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