YOLO11农业应用：作物病虫害识别系统搭建实战

1. 技术背景与应用场景

随着精准农业的发展，智能化病虫害识别成为提升农作物管理效率的关键环节。传统依赖人工巡检的方式存在响应慢、成本高、误判率高等问题。近年来，基于深度学习的目标检测技术为农业场景提供了高效、自动化的解决方案。

YOLO（You Only Look Once）系列作为实时目标检测的标杆算法，持续在速度与精度之间取得良好平衡。最新发布的YOLO11在架构设计上进一步优化，引入更高效的特征提取模块和动态标签分配机制，在保持低延迟的同时显著提升了小目标检测能力——这正是农田中病斑、害虫等微小异常区域识别的核心需求。

本篇文章将围绕YOLO11 在作物病虫害识别中的落地实践，详细介绍如何利用预置的完整开发镜像快速搭建训练环境，并通过实际项目操作完成从数据准备到模型训练的全流程部署。

2. YOLO11 完整可运行环境配置

2.1 深度学习镜像简介

本文所使用的 YOLO11 环境基于官方 Ultralytics 框架封装，构建为一个完整的计算机视觉开发镜像。该镜像已集成以下核心组件：

Python 3.10 + PyTorch 2.3
Ultralytics 8.3.9（含 YOLO11 支持）
OpenCV、NumPy、Pandas、Matplotlib 等常用库
Jupyter Notebook 与 SSH 远程访问支持
CUDA 12.1 驱动及 cuDNN 加速支持

此镜像适用于 GPU 实例部署，开箱即用，避免了复杂的依赖安装和版本冲突问题，特别适合农业科研人员或边缘设备开发者快速验证模型效果。

2.2 访问方式一：Jupyter Notebook 使用指南

Jupyter 提供图形化交互界面，便于数据探索与调试。启动实例后可通过浏览器访问 Jupyter 服务。

如图所示，登录成功后进入文件浏览界面。推荐工作流程如下：

将标注好的病虫害图像数据集上传至工作目录；
使用labelImg或内置可视化工具检查标注框准确性；
编写 Python 脚本进行数据增强预处理；
调用train.py启动训练任务并实时监控损失曲线。

提示：Jupyter 中可通过%run train.py命令替代命令行执行，方便逐段调试代码逻辑。

2.3 访问方式二：SSH 命令行远程连接

对于熟悉 Linux 操作的用户，SSH 是更高效的控制方式。通过终端连接实例后，可直接使用 shell 命令管理进程、查看资源占用情况。

常用命令示例：

# 查看 GPU 状态 nvidia-smi # 监控训练日志输出 tail -f runs/train/exp/loss.csv # 后台运行训练脚本（防止断连中断） nohup python train.py > training.log &

SSH 方式更适合长时间训练任务，结合tmux或screen工具可实现会话持久化。

3. 基于 YOLO11 的病虫害识别系统搭建步骤

3.1 进入项目主目录

镜像中默认包含克隆自 Ultralytics 官方仓库的代码框架。首先进入项目根目录：

cd ultralytics-8.3.9/

该目录结构如下：

ultralytics-8.3.9/ ├── ultralytics/ # 核心框架源码 ├── datasets/ # 数据集存放路径 ├── models/ # 预训练权重存储 ├── train.py # 训练入口脚本 ├── detect.py # 推理检测脚本 └── README.md

建议将自定义数据集统一放置于datasets/plant_diseases/子目录下，遵循标准 YOLO 格式组织。

3.2 数据集准备与格式规范

农业图像数据通常来源于田间摄像头或无人机航拍。为了适配 YOLO11 训练流程，需按以下格式组织：

目录结构要求

datasets/ └── plant_diseases/ ├── images/ │ ├── train/ │ └── val/ ├── labels/ │ ├── train/ │ └── val/ └── data.yaml

标注文件格式（YOLOv5+ 兼容）

每个.txt标注文件对应一张图片，每行表示一个对象，格式为：

<class_id> <x_center> <y_center> <width> <height>

所有坐标归一化到 [0,1] 区间。例如：

0 0.48 0.52 0.15 0.20 # 叶片上的蚜虫 1 0.75 0.30 0.10 0.12 # 果实腐烂区域

data.yaml 配置示例

train: ../datasets/plant_diseases/images/train val: ../datasets/plant_diseases/images/val nc: 2 names: ['aphid', 'rot']

其中nc表示类别数量，names为类名列表。

3.3 启动模型训练任务

确认数据就位后，执行训练脚本：

python train.py \ --data data.yaml \ --model yolov11s.pt \ --img 640 \ --batch 16 \ --epochs 100 \ --name yolov11_plant_disease

参数说明：

参数	含义
`--data`	数据配置文件路径
`--model`	使用的预训练模型（支持 s/m/l/x 规模）
`--img`	输入图像尺寸
`--batch`	批次大小（根据显存调整）
`--epochs`	训练轮数
`--name`	实验名称，结果保存至 runs/train/{name}