【项目详细介绍】
基于深度学习的【茶叶病害智能检测识别系统】【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】
【核心技术栈】
YOLO26 目标检测；
茶叶病害数据集：6558 张图片分 9 类（含健康茶叶及 8 种病虫害）。
Python+PyQt5 可视化：搭建含登录界面的图形化交互平台，集成检测与配置功能。
SQLite 本地数据库：存储用户登录注册信息，数据文件路径固定。
【系统核心功能】
茶叶9 类状态检测：精准识别健康茶叶、小飞虫受害、红蜘蛛受害及 6 种斑病 / 锈病。
登录注册功能：基于本地数据库实现用户身份验证与信息存储。
多源检测支持：兼容单张图片、批量图片、视频及摄像头实时检测。
实时信息展示：界面显示目标类别、置信度、坐标、检测用时及对应防治建议。
参数灵活配置：可调整置信度（默认 0.25）、交并比阈值，选择是否显示标签与置信度。
检测结果保存：检测后的图片 / 视频保存至指定目录，图片检测结果导出 CSV 归档。
【源码获取方式】
关注公众号【阿旭算法与机器学习】，号内发送【源码】获取下载地址
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