基于 YOLOv11 的水稻病虫害检测

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DOI: 10.12361/2661-3727-07-01-170490

基于 YOLOv11 的水稻病虫害检测

刘趁心

安徽师范大学皖江学院电子信息学院

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摘要：本研究旨在开发基于 YOLOv11 算法的水稻病虫害智能检测系统，以应对农业生产中病虫害识别效率低、实时性不足的问题。针对复杂稻田场景中病虫害目标尺度多变、背景干扰强的特点，采用 YOLOv11 结合 OpenCV 构建实时检测框架，可精准识别常见害虫成虫、幼虫、病斑特征等多类目标。实验表明，系统在保持 130FPS 实时性的同时，平均检测精度达到 94.2%，为农林病虫害的早期预警与精准防治提供了智能化解决方案。

关键词：

YOLOv11；目标检测；农林病虫害；自动检测

Universe Scientific Publishing

ISSN：2661-3719

年,卷(期)：2025,7(1)