本研究开发了一种基于深度学习的农作物病虫害识别系统，该系统利用先进的深度学习技术，实现对农作物病虫害的快速、准确检测。通过构建大规模病虫害图像数据库，并对YOLOv11模型进行针对性训练和优化，系统在多种复杂环境下均表现出高识别准确率和实时性。用户可通过上传农作物照片，获得病虫害类型、位置及置信度等信息，为科学防治提供有力支持。

未来，系统将进一步拓展功能，整合物联网和大数据技术，实现实时监控和预警。同时，探索多作物、多病虫害的识别能力，打造综合性智能农业服务平台。随着技术进步和应用推广，该系统有望在智能农业领域发挥更大作用，推动农业生产现代化、智能化发展。

图3-3 模型设计流程图设计

图5-3 视频识别