一、 系统引言随着精准农业和智慧植保的快速发展利用计算机视觉技术对农作物病虫害进行快速、准确的识别与监测已成为现代农业信息化的重要研究方向。昆虫作为影响农作物健康生长的关键生物因子其早期发现与种类鉴定对于有效实施防治措施、减少农药滥用、保障粮食安全具有重要意义。然而传统的人工田间调查方式存在效率低、主观性强、专业知识要求高等局限性。为解决上述问题我们设计并开发了这款“基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统”。本系统深度融合了前沿的深度学习目标检测技术与现代化的Web开发框架旨在为用户提供一个高效、精准、易用且功能完备的智能昆虫识别与分析平台。系统核心采用了一系列先进的YOLO模型涵盖YOLOv8至最新的YOLOv12确保了检测算法在精度与速度上的前沿性。同时我们创新性地集成了DeepSeek大语言模型的AI分析能力使系统不仅能“识别”昆虫更能“理解”和“解读”检测结果提供专业的分析洞察。通过SpringBoot构建的后端API和响应式的前端界面系统实现了用户管理、多模态检测图像、视频、实时摄像头、数据可视化与记录管理等全套功能为农业技术人员、科研工作者及广大农户提供了一个强有力的数字化工具。目录一、 系统引言项目源码数据集下载链接二、 系统核心特性概述功能模块登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块MySQL表设计模型训练结果YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12项目源码数据集下载链接完整代码在哔哩哔哩视频下方简介内获取基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统DeepSeek智能分析web交互界面_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1V814B2EfS视频介绍https://www.bilibili.com/video/BV1V814B2EfS二、 系统核心特性概述本系统围绕智能化、可视化和易管理三大核心理念构建主要特性如下先进的深度学习检测引擎多模型支持用户可在YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12四种先进的检测模型间自由切换便于比较不同模型的性能或选择最适合的版本进行部署。专注的检测目标模型基于一个包含10类重要农业昆虫的数据集进行训练具体包括army worm(粘虫)legume blister beetle(豆芫菁)red spider(红蜘蛛)rice gall midge(稻瘿蚊)rice leaf roller(稻纵卷叶螟)rice leafhopper(稻叶蝉)rice water weevil(稻水象甲)wheat phloeothrips(小麦皮蓟马)white backed plant hopper(白背飞虱)yellow rice borer(三化螟)数据集规模模型训练充分共使用训练集696张、验证集199张、测试集100张图像进行迭代优化。全面的检测与交互模式多模态检测全面支持图像上传检测、视频文件分析以及摄像头实时流检测满足田间实时巡查与事后资料分析等多种应用场景。DeepSeek智能分析在图片检测后系统可将检测结果如昆虫种类、数量、位置发送至DeepSeek API获取关于虫害发生情况、潜在危害及防治建议的智能文本分析极大提升了系统的实用价值。完善的数据管理与可视化数据持久化所有检测记录图片、视频、摄像头均会连同详细结果检测时间、目标种类、置信度等保存至MySQL数据库便于历史追溯与分析。信息可视化通过丰富的图表如饼图、柱状图对识别记录进行多维度数据可视化直观展示各类昆虫的出现频率、时间分布等统计信息。记录管理提供独立的模块用于管理图片、视频和摄像头的历史识别记录支持查询、浏览和删除操作。人性化的用户与系统管理用户体系完善的用户登录/注册功能支持密码强度检测保障账户安全。权限管理设有用户管理模块管理员可对系统内所有用户进行增、删、改、查操作。个人中心用户可随时在个人中心修改昵称、密码、头像等个人信息。个性化设置支持更换导航栏背景颜色满足不同用户的审美偏好提升用户体验。功能模块✅ 用户登录注册支持密码检测保存到MySQL数据库。✅ 支持四种YOLO模型切换YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12。✅ 信息可视化数据可视化。✅ 图片检测支持AI分析功能deepseek✅ 支持图像检测、视频检测和摄像头实时检测检测结果保存到MySQL数据库。✅ 图片识别记录管理、视频识别记录管理和摄像头识别记录管理。✅ 用户管理模块管理员可以对用户进行增删改查。✅ 个人中心可以修改自己的信息密码姓名头像等等。✅ 支持更换导航栏背景颜色登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块YOLO模型集成(v8/v10/v11/v12)DeepSeek多模态分析支持格式JPG/PNG/MP4/RTSP视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块MySQL表设计users- 用户信息表imgrecords- 图片检测记录表videorecords- 视频检测记录表camerarecords- 摄像头检测记录表模型训练结果#coding:utf-8 #根据实际情况更换模型 # yolon.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 # yolos.yaml (small)小模型适合实时任务。 # yolom.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 # yolob.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 # yolol.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。 from ultralytics import YOLO model_path pt/yolo12s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns, nameexp, )YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12 基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统（DeepSeek智能分析+web交互界面）
一、 系统引言随着精准农业和智慧植保的快速发展利用计算机视觉技术对农作物病虫害进行快速、准确的识别与监测已成为现代农业信息化的重要研究方向。昆虫作为影响农作物健康生长的关键生物因子其早期发现与种类鉴定对于有效实施防治措施、减少农药滥用、保障粮食安全具有重要意义。然而传统的人工田间调查方式存在效率低、主观性强、专业知识要求高等局限性。为解决上述问题我们设计并开发了这款“基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统”。本系统深度融合了前沿的深度学习目标检测技术与现代化的Web开发框架旨在为用户提供一个高效、精准、易用且功能完备的智能昆虫识别与分析平台。系统核心采用了一系列先进的YOLO模型涵盖YOLOv8至最新的YOLOv12确保了检测算法在精度与速度上的前沿性。同时我们创新性地集成了DeepSeek大语言模型的AI分析能力使系统不仅能“识别”昆虫更能“理解”和“解读”检测结果提供专业的分析洞察。通过SpringBoot构建的后端API和响应式的前端界面系统实现了用户管理、多模态检测图像、视频、实时摄像头、数据可视化与记录管理等全套功能为农业技术人员、科研工作者及广大农户提供了一个强有力的数字化工具。目录一、 系统引言项目源码数据集下载链接二、 系统核心特性概述功能模块登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块MySQL表设计模型训练结果YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12项目源码数据集下载链接完整代码在哔哩哔哩视频下方简介内获取基于YOLOv8/v10/v11/v12与SpringBoot的前后端分离昆虫识别检测系统DeepSeek智能分析web交互界面_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.bilibili.com/video/BV1V814B2EfS视频介绍https://www.bilibili.com/video/BV1V814B2EfS二、 系统核心特性概述本系统围绕智能化、可视化和易管理三大核心理念构建主要特性如下先进的深度学习检测引擎多模型支持用户可在YOLOv8, YOLOv10, YOLOv11, YOLOv12四种先进的检测模型间自由切换便于比较不同模型的性能或选择最适合的版本进行部署。专注的检测目标模型基于一个包含10类重要农业昆虫的数据集进行训练具体包括army worm(粘虫)legume blister beetle(豆芫菁)red spider(红蜘蛛)rice gall midge(稻瘿蚊)rice leaf roller(稻纵卷叶螟)rice leafhopper(稻叶蝉)rice water weevil(稻水象甲)wheat phloeothrips(小麦皮蓟马)white backed plant hopper(白背飞虱)yellow rice borer(三化螟)数据集规模模型训练充分共使用训练集696张、验证集199张、测试集100张图像进行迭代优化。全面的检测与交互模式多模态检测全面支持图像上传检测、视频文件分析以及摄像头实时流检测满足田间实时巡查与事后资料分析等多种应用场景。DeepSeek智能分析在图片检测后系统可将检测结果如昆虫种类、数量、位置发送至DeepSeek API获取关于虫害发生情况、潜在危害及防治建议的智能文本分析极大提升了系统的实用价值。完善的数据管理与可视化数据持久化所有检测记录图片、视频、摄像头均会连同详细结果检测时间、目标种类、置信度等保存至MySQL数据库便于历史追溯与分析。信息可视化通过丰富的图表如饼图、柱状图对识别记录进行多维度数据可视化直观展示各类昆虫的出现频率、时间分布等统计信息。记录管理提供独立的模块用于管理图片、视频和摄像头的历史识别记录支持查询、浏览和删除操作。人性化的用户与系统管理用户体系完善的用户登录/注册功能支持密码强度检测保障账户安全。权限管理设有用户管理模块管理员可对系统内所有用户进行增、删、改、查操作。个人中心用户可随时在个人中心修改昵称、密码、头像等个人信息。个性化设置支持更换导航栏背景颜色满足不同用户的审美偏好提升用户体验。功能模块✅ 用户登录注册支持密码检测保存到MySQL数据库。✅ 支持四种YOLO模型切换YOLOv8、YOLOv10、YOLOv11、YOLOv12。✅ 信息可视化数据可视化。✅ 图片检测支持AI分析功能deepseek✅ 支持图像检测、视频检测和摄像头实时检测检测结果保存到MySQL数据库。✅ 图片识别记录管理、视频识别记录管理和摄像头识别记录管理。✅ 用户管理模块管理员可以对用户进行增删改查。✅ 个人中心可以修改自己的信息密码姓名头像等等。✅ 支持更换导航栏背景颜色登录注册模块可视化模块更换导航栏背景颜色图像检测模块YOLO模型集成(v8/v10/v11/v12)DeepSeek多模态分析支持格式JPG/PNG/MP4/RTSP视频检测模块实时检测模块图片识别记录管理视频识别记录管理摄像头识别记录管理用户管理模块数据管理模块MySQL表设计users- 用户信息表imgrecords- 图片检测记录表videorecords- 视频检测记录表camerarecords- 摄像头检测记录表模型训练结果#coding:utf-8 #根据实际情况更换模型 # yolon.yaml (nano)轻量化模型适合嵌入式设备速度快但精度略低。 # yolos.yaml (small)小模型适合实时任务。 # yolom.yaml (medium)中等大小模型兼顾速度和精度。 # yolob.yaml (base)基本版模型适合大部分应用场景。 # yolol.yaml (large)大型模型适合对精度要求高的任务。 from ultralytics import YOLO model_path pt/yolo12s.pt data_path data.yaml if __name__ __main__: model YOLO(model_path) results model.train(datadata_path, epochs500, batch64, device0, workers0, projectruns, nameexp, )YOLOv8YOLOv10YOLOv11YOLOv12