Advertisement

基于深度学习的农作物病害检测_李凯雨.caj

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文利用深度学习技术进行农作物病害的自动检测与识别研究，作者李凯雨通过构建高效模型，旨在提高农田管理效率和作物产量。 基于深度学习的农作物病害识别仅用于学术交流，请勿用作商业用途。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于深度学习的农作物病害检测_李凯雨.caj
    优质
    本文利用深度学习技术进行农作物病害的自动检测与识别研究，作者李凯雨通过构建高效模型，旨在提高农田管理效率和作物产量。 基于深度学习的农作物病害识别仅用于学术交流，请勿用作商业用途。
     
  • 农作物病虫害的深度学习数据集
    优质
    本数据集运用深度学习技术，专注于收集和分析各类农作物病虫害信息，旨在为农业提供精准预测与防治方案，提升作物产量及质量。 这段文字包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘和芒果共8种作物。
     
  • 基于深度学习的农作物叶片病害快速精准检测-Python应用
    优质
    本项目运用深度学习技术，旨在开发一种能够快速、准确识别农作物叶片病害的系统。通过Python编程实现算法模型训练与测试，助力农业病虫害防治。 该项目专注于解决农作物病害检测问题，尤其是针对叶子病害的自动识别与分类。通过深度学习技术和计算机视觉算法来实现对叶子病害的自动化检测和分类。农民可以利用此项目快速、准确地判断作物是否受到病害影响，并及时采取措施防止损失。 在技术方面，该项目采用卷积神经网络（CNN）以及图像处理技术。开发过程中使用了Keras深度学习框架进行模型训练，并通过OpenCV库来处理图像数据。整个项目包含完整的代码和资源支持，包括用于训练的代码、测试用例及相关的数据集等。 所使用的数据集中涵盖了四种主要叶子病害类型：“Healthy”（健康）、“Bacterial spot”（细菌性斑点病）、“Early blight”（早疫病）以及“Late blight”（晚疫病）。这些数据通过采集植物叶片样本并进行图像处理后获得，包含数千张图片及其对应标签。
     
  • 基于深度学习技术的农作物病虫害识别研究.pdf
    优质
    本研究探索了利用深度学习算法对农作物常见病虫害进行自动化识别的方法和技术，旨在提高农业生产的效率和智能化水平。文章深入分析了几种主流深度学习模型在该领域的应用效果，并提出了优化方案。 本段落介绍了一种利用深度学习技术进行农作物病虫害识别的方法。传统的识别方法存在鲁棒性较差、准确率较低的问题，而卷积神经网络（CNN）具备自动提取图像特征、泛化能力强以及高准确性等优势。快速且精准地识别出作物的病虫害类型不仅可以减少农民因病害造成的经济损失，还能降低农药对环境的影响。因此，在本研究中采用了一种改进型的残差网络来优化卷积神经网络，以实现更有效的农作物病虫害识别功能。实验结果显示，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，并能够有效应用于作物健康监测领域。
     
  • MATLAB农作物病虫害检测源码.zip
    优质
    该资源包含用于农作物病虫害检测的MATLAB源代码，旨在帮助农业研究人员和从业者通过图像识别技术自动诊断作物疾病及害虫问题。 该课题基于Matlab颜色特征和纹理特征的植物叶片虫害侵蚀系统可以判别某一片植物是否患病，并且配备一个人机交互界面。
     
  • 基于深度学习的农作物病虫害识别应用源码及项目说明.zip
    优质
    本资源提供基于深度学习技术的农作物病虫害识别系统源代码与详细文档。适用于科研和农业实践，帮助用户快速部署模型以实现高效精准的作物保护。 基于深度学习的农作物病虫害识别APP包含以下功能： “拍照识别病虫害”：用户可以对发病作物叶片或果实进行拍照，并裁剪出患病区域。等待2至3秒后，应用程序将返回与拍摄内容匹配度最高的三个疾病结果，并在照片上方显示每个疾病的卡片和相应的匹配率。 大数据农技学习界面展示了100多种蔬菜、粮棉油、水果及经济作物等常见农作物的信息。用户通过点击对应病虫害的卡片可以获取典型照片以及详细信息，包括症状描述、病因、传播途径、发病条件及其防治方法。考虑到许多农民不会拼音或识字的问题，该应用还提供了多地方言语音朗读功能，以适应南北语言差异，并提供良好的交互体验。
     
  • 基于机器学习与深度学习的叶片图像识别在农作物病害检测中的应用综述-研究论文
    优质
    本研究论文综述了机器学习和深度学习技术在农作物叶片图像识别及病害检测领域的最新进展，旨在为农业智能化提供理论和技术支持。 随着人口的快速增长，农业粮食生产变得尤为重要。然而，当前主要农作物正面临各种疾病的威胁。这些作物病害遍布根部、叶片及茎干等多个部位；其中最常见的是在叶子上发现疾病迹象。由于不同植物的叶子大小不一、形状各异且颜色也有区别，识别和分类这些病症是一项极具挑战性的任务。 科研人员的主要目标是开发一种技术，在短时间内更为精确地检测作物病害。机器学习与计算机视觉领域的发展为此提供了强大的支持，并推动了相关解决方案的进步。本段落将总结该领域的不同研究方向及其各自的优缺点，并探讨在各种不同的应用场景中，针对不同类型农作物的疾病识别和分类方法。 我们还会分析这些新技术在各类场景及特定作物类别中的表现情况，同时指出未来的研究工作中需要关注的重点问题。
     
  • 基于深度学习的农作物病虫害识别系统的源码、教程及论文.zip
    优质
    本资源包提供了一套基于深度学习技术的农作物病虫害识别系统相关材料，包括完整源代码、详细操作指南以及学术研究论文。适合科研人员与开发者深入研究和应用开发。 基于深度学习的常见作物病虫害识别系统源码、教程及论文.zip 是一个导师指导并通过且获得高分的学生项目。 摘 要 ABSTRACT Ⅱ 第一章 绪论 1.1选题背景和意义 1.2 国内外研究现状 1.2.1 国内外云技术与深度学习研究现状 1.2.2 国内外深度学习在作物害虫识别的研究现状 1.2.3 国内外智慧农业的行业发展现状 1.3 研究目标和内容 1.3.1 研究目标 1.3.2 研究内容 1.4 技术路线图 1.5 论文组织结构 第二章 数据收集与数据处理 2.1 数据获取 2.1.1 试验数据获取 2.1.2 负样本数据获取 2.2 数据处理 2.2.1 总体方案 2.2.2 视觉显著性 2.3 本章小结 第三章 深度学习的云训练 3.1 深度学习卷积神经网络 3.1.1 卷积神经网络概念 3.1.2 网络结构 3.1.3 超参数 3.2 深度学习模型 3.2.1 Inception-V3模型 3.2.2 MobileNet-V2模型
     
  • 适用于深度学习和图像处理研究的农作物病虫害数据集
    优质
    本数据集专为深度学习与图像处理技术在农作物病虫害识别领域应用而设计，提供丰富的标注图像样本，助力科研人员高效开展相关算法开发与验证。 该数据集包含了75000多幅图像，涵盖了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿这五种大田作物（field crops）以及葡萄、柑橘和芒果三种经济作物（economic crops）。此数据集适用于深度学习与农作物图像处理的研究。