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农作物病虫害识别系统
基于 YOLOv8 的病虫害识别，支持用自有数据集重新训练，替代靠老师傅看图判断。
成果与数据
YOLOv8 目标检测
检测模型
支持自有数据集重训
可迭代
训练 / 预测 / 评测脚本齐备
交付内容
识别方式人工看图判断拍照自动识别并给出候选结果
模型迭代无可用自有数据集重新训练并评测
交付脚本—样本生成 / 训练 / 评测 / 预测部署
以上为上线后的实测对比。数据来自客户现有业务的日常记录（订单系统、排班表、财务流水等）， 由客户方业务负责人确认。没有可靠量化口径的项目，这里只写周期、迭代次数这类过程指标。
客户当时的处境
病虫害识别靠老师傅看图，新人拿不准，判断错了药就白打，还耽误一季
想上 AI 识别，但手头没有标注好的数据集，也不知道该从哪里开始
识别结果只存在某台电脑上，没有服务化的入口，别人用不了
怎么做的，为什么这么做
训练与推理串成闭环
样本生成、配置更新、训练、性能评测、在线预测各自独立成脚本，换数据集不用改代码结构。
把识别做成服务
预测封装成可调用的接口，前端拍照或上传图片即可得到候选结果，由人最终确认。
界面与演示
该项目界面受客户保密要求约束，对外只展示结构示意。如果你需要看实际界面，可以在沟通时申请一次在线演示。
PythonYOLOv8OpenCVPyTorch
训练与推理分离。数据侧用脚本生成与校验样本，训练侧通过配置驱动超参与类别，推理侧独立部署为预测服务供业务调用。识别结果定位为「辅助判断」，最终由人确认，避免误判直接触发用药决策。
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同类需求的做法可以直接复用，沟通成本也低。
有类似需求？
先聊清楚你要解决的那件事
不用把需求想得很完整。说清楚现在是怎么运转的、最卡的是哪一步， 剩下的功能清单和报价我来整理，你确认就行。
这类项目通常落在「轻量版」这一档。 金额我不在页面上写 —— 同样的系统，多一个端、多一项对接， 成本就差一截，写出来一定不准。
说说我的需求