智慧农业之花卉识别 花草病虫害目标检测 花卉品种识别 植物病虫害预警 花卉品类及病虫害的精准识别 植物病虫害识别 毛毛虫识别第10455期
花卉目标检测数据集说明
数据集核心信息
| 类别数量 | 类别名称 | 数据总量 | 格式种类 | 核心应用价值 |
|---|---|---|---|---|
| 45 | 庭荠、蚜虫、资产、甲虫、风铃草、风铃草_L、黑心金光菊、黑心苏珊_L、三角梅、三角梅_L、球飞蛾、卡兰杜拉、金盏花、康乃馨、毛毛虫、礼节、金鸡菊、仙客来、仙客来螨、水仙花、大丽花、雏菊、蒲公英、天竺葵、鸢尾花、叶蝉、潜叶虫、木兰、万寿菊、粉蚧、三色堇、乌拉提斯、毛茛、玫瑰、玫瑰_L、蛞蝓、红蜘蛛、向日葵、向日葵_L、蓟马、郁金香、睡莲、象鼻虫、白粉虱 | 2200 | YOLO | 用于花卉及相关病虫害目标检测模型训练，支撑园艺种植监测、花卉品种识别、植物病虫害预警等场景，提升算法对花卉品类及病虫害的精准识别能力 |
类别说明
覆盖 45 种核心对象，包含花卉品种、病虫害两类关键类别，满足花卉种植全场景检测需求
类别命名清晰，部分品类标注 “L” 区分细分类型，适配不同精度的检测场景
数量说明
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代码数据获取：
获取方式：***文章底部卡片扫码获取***. 覆盖了YOLO相关项目、OpenCV项目、CNN项目等所有类别，
覆盖各类项目场景：
| 项目名称 | 项目名称 |
|---|---|
| 基于YOLOv8 智慧农业作物长势监测系统 | 基于YOLOv11 人脸识别与管理系统 |
| 基于YOLOv26 无人机巡检电力线路系统 | PCB板缺陷检测（基于YOLOv8） |
| 智慧铁路轨道异物检测系统（基于YOLOv11） | 基于YOLOv26 102种犬类检测系统 |
| 基于YOLOv8 人脸面部活体检测 | 无人机农田病虫害巡检系统（基于YOLOv11） |
| 水稻害虫检测识别（基于YOLOv26） | 基于YOLOv8 安全帽检测系统 |
| 基于YOLOv11 智慧铁路接触网状态检测系统 | 火焰烟雾检测系统（基于YOLOv26） |
| 基于YOLOv8 YOLOv8展示结果与矩形框坐标获取+界面制作 | 基于YOLOv11 水下海生物检测 |
| 智慧农业灌溉智能监测系统（基于YOLOv26） | 行人跌倒检测系统（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 无人机城市违建巡检系统 | 基于YOLOv26 面部口罩检测系统 |
| 交通标志检测识别（基于YOLOv8） | 智慧铁路隧道裂缝检测系统（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 苹果病害识别 | 血细胞检测计数（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 无人机林业火情巡检系统 | 舰船分类检测系统（基于YOLOv26） |
| 肺炎诊断系统（基于YOLOv8） | 基于YOLOv11 小麦害虫检测识别 |
| 基于YOLOv26 反光衣检测预警 | 智慧农业土壤墒情监测系统（基于YOLOv8） |
| 车辆行人追踪系统（基于YOLOv11） | 基于YOLOv26 车牌识别与管理系统 |
| 复杂环境船舶检测（基于YOLOv8） | 无人机巡检油气管道系统（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 裂缝检测分析系统 | 玉米害虫检测识别（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 田间杂草检测系统 | 智慧铁路列车部件缺陷检测系统（基于YOLOv26） |
| 遥感地面物体检测（基于YOLOv8） | 基于YOLOv11 人脸表情识别系统 |
| 木薯病害识别预防（基于YOLOv26） | 基于YOLOv8 车辆追踪计数 |
| 基于YOLOv11 野火烟雾检测 | 手势识别系统（基于YOLOv26） |
| 脑肿瘤检测（基于YOLOv8） | 无人机视角检测（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 玉米病害检测 | 人员闯入报警（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 橙子病害识别 | 水稻病害识别（基于YOLOv26） |
| 行人追踪计数（基于YOLOv8） | 基于YOLOv11 智慧农业农药精准喷洒引导系统 |
| 高密度人脸检测（基于YOLOv26） | 基于YOLOv8 草莓病害检测分割 |
| 基于YOLOv11 肾结石检测 | 路面坑洞检测分割（基于YOLOv26） |
| 水果检测识别（基于YOLOv8） | 200种鸟类检测识别（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 非机动车头盔检测 | 葡萄病害识别（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 螺栓螺母检测 | 智慧铁路道岔状态监测系统（基于YOLOv26） |
| 焊缝缺陷检测（基于YOLOv8） | 无人机巡检光伏板缺陷系统（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 金属品瑕疵检测 | 100种中草药识别（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 链条缺陷检测 | 102种花卉识别（基于YOLOv26） |
| 条形码检测识别（基于YOLOv8） | 100种蝴蝶识别（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 交通信号灯检测 | 车牌检测识别系统（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 草莓成熟度检测 | 吸烟行为检测（基于YOLOv26） |
| 交通事故检测（基于YOLOv8） | 车辆行人检测计数（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 安检危险品检测 | 西红柿成熟度检测（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 农作物检测识别 | 危险驾驶行为检测（基于YOLOv26） |
| 维修工具检测（基于YOLOv8） | 建筑墙面损伤检测（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 煤矿传送带异物检测 | 老鼠智能检测（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 水面垃圾检测 | 遥感视角船只检测（基于YOLOv26） |
| 胃肠道息肉检测（基于YOLOv8） | 心脏间隔壁分割（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 半导体芯片缺陷检测 | 视网膜疾病诊断（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 运动鞋品牌识别 | X光骨折检测（基于YOLOv26） |
| 遥感视角农田分割（基于YOLOv8） | 电瓶车进电梯检测（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 遥感视角房屋分割 | CT肺结节检测（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 舌苔舌象检测诊断 | 蛀牙检测识别（基于YOLOv26） |
| 工业压力表智能读数（基于YOLOv8） | 肝脏肿瘤检测分割（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 脑肿瘤检测分割 | 甲状腺结节分割（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 蔬菜检测识别 | 水果质量检测（基于YOLOv26） |
| 生活垃圾分类检测（基于YOLOv8） | 钢材表面缺陷检测（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 YOLOv8细胞标注与边缘识别+面积/灰度值计算 | 基于YOLOv8 霍夫变换车道线识别与车牌字符识别 |
| 低照度/弱光图像增强系统（基于YOLOv11） | YOLOv5自训练数据教程项目（基于YOLOv26） |
| 基于YOLOv8 YOLO目标检测微调实战教程 | 基于YOLOv11 红绿灯识别与倒计时检测系统 |
| CNN卷积神经网络表情识别与情感分析（基于YOLOv26） | 人体姿态识别估计系统（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 OpenCV图像模糊复原与去雾系统 | 基于YOLOv26 YOLOv8人体姿态估计与摔倒坐姿检测 |
| OpenCV手势识别与音量控制系统（基于YOLOv8） | YOLOv5水果分类识别+PyQt交互式界面（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 YOLOv8火灾报警与烟雾检测系统 | 基于YOLOv8 YOLOv5安全帽和反光衣识别系统 |
| 基于YOLOv11 OpenCV深度学习低照度增强算法项目 | YOLO车辆行人检测+PyQt界面搭建（基于YOLOv26） |
| 基于YOLOv8 改进YOLO无人机高空红外热数据小目标检测 | 群养猪行为识别算法研究及部署（YOLOv8）（基于YOLOv11） |
| 骨龄检测系统（YOLOv5+CNN+ResNet+PyQt）（基于YOLOv26） | 基于YOLOv8 OpenCV车道偏离预警系统 |
| 基于YOLOv11 YOLOv8动物姿态识别与关键点检测 | 心理健康问答系统（AIGC大模型+小程序）（基于YOLOv26） |
| 基于YOLOv8 YOLOv8多模态任务模型（目标+车道线+可行驶区域检测） | 车辆颜色检测识别+图像去雾去雨系统（基于YOLOv11） |
| 基于YOLOv26 YOLOv8智慧工地与重型机械检测系统 | 基于YOLOv8 YOLOv8绝缘子目标检测系统 |
| 基于YOLOv11 SAR图像船舶检测系统（YOLOv8+UI界面） | YOLO11/v10/v8/v5区域追踪监测系统（基于YOLOv26） |
| YOLO11/v10/v8/v5安全报警系统（基于YOLOv8） | 基于YOLOv11 YOLO11pose锻炼监控计数系统 |
| 排队管理与人流量统计系统（YOLO11）（基于YOLOv26） | 停车场管理系统（YOLOv8/v10/v11/v5）（基于YOLOv8） |
| 基于YOLOv11 YOLOv8智慧矿井智能识别系统 | 自动驾驶极端天气（雾天）适配项目（基于YOLOv26） |
| 基于YOLOv8 智慧工地工程车检测系统（无人机视角） | 矿石运输船检测数据集训练实战项目（基于YOLOv11） |
数据集含 2200 张标注图像，样本量可支撑中小型目标检测模型的基础训练
图像覆盖不同生长阶段、环境条件，确保模型在实际场景中的泛化能力
应用价值说明
可直接用于园艺监测系统开发，实现花卉品种自动识别与病虫害实时预警
为花卉种植数字化提供数据支撑，降低人工监测成本，提升种植管理效率