基于yolo的病虫害在线监测系统产品系统

本系统主要应用于智慧农业领域，具体包括：田间实时监测、农产品质量检测、病虫害预警等。系统可部署在种植基地、温室大棚、农产品批发市场等场景，帮助农户和农业企业及时发现病虫害、降低损失。随着农业数字化发展，这类智能检测系统的市场需求越来越大。

本系统包含三大核心功能：
检测：支持图片、视频、摄像头三种模式，创新性地实现了置信度自适应处理和参数可调检测，检测结果会生成AI治理建议。
训练：支持用户上传自己的数据集进行模型训练，可调节多种参数，后台异步执行。
资源储蓄：模型库和数据集支持上传、下载、收藏、点赞，检测结果自动存储并支持收藏延长保存期。

本项目我负责了完整的设计和开发工作，包括需求分析、系统设计、后端开发、前端页面和模型集成。技术栈采用Python+Django后端+YOLO深度学习模型+MySQL数据库。实现了置信度自适应处理、参数可调检测、多模式检测、后台异步训练等亮点。难点在于低置信度时的图像增强+NMS融合算法实现、实时视频流处理和中文标签绘制等技术问题。
实现的亮点：
置信度自适应处理：检测置信度