基于YOLOV8的橘子四种病害检测

简介：
本研究采用YOLOv8模型对橘子的四种常见病害进行高效、准确的检测，旨在提升农业智能化管理水平，保障水果品质和产量。 YOLO（You Only Look Once）是一种著名的实时目标检测系统，旨在高效地进行物体识别。作为该系列的最新版本之一，YOLOV8在速度与精度上进行了优化改进。其中，YOLOV8-NANO是针对资源有限设备如嵌入式系统或移动装置设计的一个轻量级变体。 本项目的核心在于使用YOLOV8-NANO来检测橘子的四种常见疾病：溃疡病、疮痂病、炭疽病及霉菌感染等。通过大量标注过的橘子图像进行训练，使模型能够识别并定位这些疾病的特征。整个过程包括数据预处理、配置模型参数、执行模型训练以及验证等多个环节。 PT（PyTorch）模型是指使用深度学习框架PyTorch构建和训练的神经网络模型。在完成训练后，将该PT模型转换为ONNX格式，这是一种开放式的跨平台交换标准，支持多种编程语言与开发环境的应用部署。这样做的好处在于提高了代码的可移植性。 项目中还利用OpenCV库来调用并运行已转化为ONNX格式的检测模型。作为一款强大的计算机视觉工具包，OpenCV提供了丰富的图像处理和分析功能，并且易于在C++、Python及Android应用等不同环境中实现推理操作。 当需要将此模型部署到Android设备上时，则通常会借助于Android Studio与NDK进行原生代码开发；通过JNI（Java Native Interface）接口技术把ONNX模型集成进应用程序中，使其能够接受上传的橘子图片并执行相应的疾病检测任务。最终结果将以用户友好的界面形式呈现。 综上所述，本项目展示了如何利用先进深度学习方法YOLOV8-NANO解决特定问题，并通过一系列转换和调用步骤实现在不同平台上的广泛部署与应用。这不仅有助于提高农业领域疾病的早期识别效率，也为相关研究提供了一定的参考价值。