茶叶病害目标检测数据集 茶叶病害识别管理系统 数据集+界面+模型 识别功能包括登录、导入模型、图片、视频、实时检测

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茶叶病害目标检测（数据集/界面 基于YOLO全系列，界面非常美观，非常详细）

模块/类别
详细说明
一、技术栈

• 编程语言：Python

• GUI框架：PyQt5（界面美观、操作友好）
  

• 目标检测模型框架：YOLO 全系列（兼容 YOLOv5 / YOLOv8 / YOLOv10 等）

• 图像/视频处理：OpenCV、PIL等
  

• 数据格式：YOLO格式（txt标签 + 图片）
  二、核心功能（通过PyQt5图形界面实现）

用户登录模块
：支持账号密码登录（可扩展权限或游客模式）

模型管理
：支持导入自定义YOLO格式模型（如 .pt 文件）

检测模式
：

图片检测
：上传单张/批量图片进行病害目标检测

视频检测
：支持上传视频文件，逐帧检测并生成带标注的视频

实时检测
：调用摄像头进行实时病害识别

结果保存
：

• 自动保存标注后的图片/视频

• 可保存检测结果日志（如检测类别、置信度、位置等）
  

• 📦
  即用性强
  ：提供预训练模型，.pt 放入即用；自带训练脚本，环境配好就能训

• 🧠
  模型兼容广泛
  ：支持 YOLO 全系列，灵活切换不同版本模型

• 📊
  数据集专业
  ：高质量茶叶病害标注数据，覆盖7类目标，划分合理

• 🎯
  高精度检测
  ：预训练模型 map50 达 0.978，实用价值高

• 🛠️
  功能全面
  ：图片/视频/实时检测 + 结果保存 + 模型管理 + 用户登录

• 📖
  指导详尽
  ：从环境搭建到模型训练、界面操作，都有详细文档说明，适合各类用户
  python+pyqt5

[1]功能包括登录、导入模型、支持图片、视频、实时检测、保存识别结果。

[2]带训练脚本，按指导可以直接使用（只要环境配好）

[3]如果本身有.pt模型按指导放进文件夹中可以直接使用

[黄圆]含yolo格式数据集：7类，一共6159张（7:1:2） 'Black rot of tea': '茶黑腐病', 'Brown blight of tea': '茶枯病', 'Leaf rust of tea': '茶锈病', 'Red Spider infested tea leaf': '红蜘蛛侵害', 'Tea Mosquito bug infested leaf': '茶蚜虫侵害', 'Tea leaf': '正常茶叶', 'White spot of tea': '茶白霉病'

[黄圆]提供v8和v10的训练100轮模型，map50为0.978