03 — AI APPLICATION · YOLO11
草莓护卫者 V3智能病虫害诊疗平台
面向种植过程的病虫害智能诊疗系统：图像识别、专家建议、历史记录、统计报表和语音预警被整合在同一套体验中。
MY ROLE毕业设计 / 应用整合 / 交互流程设计
AI DIAGNOSIS病害识别 → 防治建议
真实系统界面 · 项目过程记录
WHY IT EXISTS
让模型的结论，落到能执行的建议。
从一次图像检测开始，平台将识别结果延伸到病害防治建议、趋势回看和可导出的报告，尝试让深度学习模型在具体生产场景中更容易被理解和使用。
KEY PRACTICE
- 支持拍照或上传图像，识别七类常见草莓病害
- 将专家防治建议与日常管理指南放入诊断之后
- 检测历史自动沉淀，支持趋势与报告导出
CORE FLOW
诊断之后，还要走到行动。
- 01图像诊断YOLO11 识别病害与置信度
- 02专家建议将诊断结果转化为防治动作
- 03历史沉淀记录检测日志并支持导出
- 04趋势分析按时间与病害类型回看数据
REAL INTERFACE
从用户端到管理端，
完整呈现系统如何被使用。
以下为论文中的系统实拍界面。用真实画面补足项目说明，而不以概念图代替作品。
图像识别与诊断建议
将病果图像、目标检测结果、阈值控制与专家防治建议放在同一条诊断路径中。
病害百科
以病害检索为入口，给出症状说明与综合防治建议。
日常预防指南
将种植环境、水肥与田间卫生建议整理成可执行的日常指引。
诊断日志
检测结果自动留档，支持按病害、时间与置信度回溯。
病害统计分析
通过占比与时间轴查看病害的分布情况与变化趋势。
系统与模型状态
明确呈现模型、运行环境与语音预警等系统能力。