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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

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简介:
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。

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客服
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  • .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。
  • Python论文(优质毕设)
    优质
    本项目为高质量毕业设计,专注于使用Python进行深度学习以识别农作物病虫害。包含详尽源代码和学术论文,助力研究与应用。 本项目为基于Python的人工智能深度学习农作物病虫害识别系统源码及论文(高分毕设),由导师指导并认可通过,评审分数达98分。所有提供的代码均已在本地环境中编译并通过严格调试确保可以运行。 该项目适合计算机相关专业的毕业生设计需求和需要进行项目实战练习的学习者使用,难度适中且内容经过助教老师审定以满足学习与实际应用的需求。如果有兴趣的话可以直接下载并利用这些资源进行研究或开发工作。
  • 系统、教程论文.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
  • Python与分类、数据集使.zip
    优质
    本项目提供了一个基于Python的农作物病虫害识别与分类解决方案,包含完整源码、详实的数据集以及详细的使用指南。适用于农业科研人员和开发者进行作物保护研究和技术开发。 基于Python的农作物病虫害识别分类项目源码+数据集+使用说明.zip 主要针对计算机相关专业的毕设学生及需要实战练习的学习者。该项目同样适用于课程设计或期末大作业,包含全部项目源码且经过严格调试,下载后即可直接运行。
  • 技术研究.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。
  • Python与分类、数据集使
    优质
    本项目提供了一套基于Python的农作物病虫害识别与分类解决方案,包含详尽的数据集和清晰的代码文档,旨在帮助用户有效识别并管理农作物病虫害问题。 病虫害识别诊断APP源码+项目说明+数据库.zip主要针对计算机相关专业的学生在进行毕业设计或需要实战练习的学习者。该资源同样适用于课程设计及期末大作业。它包含所有项目的源代码,可以直接用于毕业设计,并且经过严格测试确保可以正常运行。
  • Pytorch和ResNet50与分类数据集文档.zip
    优质
    本资源包包含基于PyTorch框架和ResNet50模型的农作物病虫害识别与分类系统,内含源代码、训练所需病害数据集以及详细的项目说明文档。 基于Pytorch+resnet50的农作物病虫害识别分类项目源码、数据集及项目文档包含以下内容: 【数据增强】data_aug.py 文件用于线下数据增强,支持的功能包括:高斯噪声添加、亮度调整、左右翻转、上下翻转、色彩抖动以及对比度和锐度的变化。 使用说明如下: 第一步:将测试图片复制到 data/test/ 目录下。 第二步:将训练集与验证集中的所有图片复制至 data/temp/images/ 文件夹中,同时把对应的两个 json 标签文件放置在 data/temp/labels/ 下。 执行 move.py 脚本。 运行 main.py 开始模型的训练过程。
  • 数据集
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    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。
  • 与云技术系统毕业设计数据集.zip
    优质
    本作品为基于深度学习和云计算技术开发的农作物病虫害智能识别系统的完整资源包,内含毕业设计源代码及相关训练数据集。 人工智能毕业设计:基于深度学习和云技术的常见农作物虫害识别系统源码+数据集.zip 内含详细资料可供参考,代码完整下载可用,为纯手打高分毕业设计项目。该资源旨在帮助学生深入理解如何利用现代科技手段解决农业领域中的实际问题,并提供了一个全面的学习案例。