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JSP基于SSM的农作物病虫害农业专家系统及SpringBoot升级方案

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简介:
本项目构建于JSP与SSM框架之上,旨在开发一款农作物病虫害诊断和防治的知识型服务应用。通过集成丰富的农业专业知识库以及智能算法提供精准建议。随着技术发展,我们探索了利用Spring Boot进行系统架构优化的可能性,致力于提升系统的响应速度、可维护性和扩展性,同时保持原有功能的完整性和稳定性。 ## 前台框架:Bootstrap(一个HTML5响应式框架) ## 开发环境:myEclipse/Eclipse/Idea + MySQL数据库 ## 后台框架: SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis) 农业专家系统与传统web网站类似,提供农作物查询、病虫害诊断和专家咨询等功能。该平台是典型的农业信息化解决方案,用户可以下载文件等信息内容。 ### 1. 网站公告模块: (1)首页展示最新的农业新闻。 (2)展示并允许下载农业文献及论文期刊。 ### 2. 农作物查询模块:查询结果包括农作物相关信息和图片。 (1)将农作物分类为粮食作物、蔬菜、花卉等,用户可以选择某一类别以查看具体作物信息。 (2)搜索功能:通过输入关键字来查找相关农作物的信息。 ### 3. 病害查询模块:提供病症描述、治疗方法及对应图片的展示。 (1)根据选定的作物名称检索该种作物可能遇到的各种常见病害,并供用户选择性查看详细内容。 (2)页面呈现常见的病害信息。 ### 4. 虫害查询模块:包括虫害详情介绍,相关照片和治疗建议等。 (1)依据输入的作物名称搜索并展示其面临的多种常见虫害问题。 (2)网页上列出各种常见的昆虫危害情况。

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客服
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  • JSPSSMSpringBoot
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    本项目构建于JSP与SSM框架之上,旨在开发一款农作物病虫害诊断和防治的知识型服务应用。通过集成丰富的农业专业知识库以及智能算法提供精准建议。随着技术发展,我们探索了利用Spring Boot进行系统架构优化的可能性,致力于提升系统的响应速度、可维护性和扩展性,同时保持原有功能的完整性和稳定性。 ## 前台框架:Bootstrap(一个HTML5响应式框架) ## 开发环境:myEclipse/Eclipse/Idea + MySQL数据库 ## 后台框架: SSM(SpringMVC + Spring + Mybatis) 农业专家系统与传统web网站类似,提供农作物查询、病虫害诊断和专家咨询等功能。该平台是典型的农业信息化解决方案,用户可以下载文件等信息内容。 ### 1. 网站公告模块: (1)首页展示最新的农业新闻。 (2)展示并允许下载农业文献及论文期刊。 ### 2. 农作物查询模块:查询结果包括农作物相关信息和图片。 (1)将农作物分类为粮食作物、蔬菜、花卉等,用户可以选择某一类别以查看具体作物信息。 (2)搜索功能:通过输入关键字来查找相关农作物的信息。 ### 3. 病害查询模块:提供病症描述、治疗方法及对应图片的展示。 (1)根据选定的作物名称检索该种作物可能遇到的各种常见病害,并供用户选择性查看详细内容。 (2)页面呈现常见的病害信息。 ### 4. 虫害查询模块:包括虫害详情介绍,相关照片和治疗建议等。 (1)依据输入的作物名称搜索并展示其面临的多种常见虫害问题。 (2)网页上列出各种常见的昆虫危害情况。
  • 各种资料.rar
    优质
    本资源为《各种农作物的病虫害资料》,包含常见作物如小麦、水稻等在生长过程中可能遇到的主要病虫害信息,包括症状识别与防治方法。适合农民及农业技术人员参考使用。 农作物病虫害.rar这份资料包含了关于如何识别、预防以及处理农作物常见的病虫害问题的信息。文档内容旨在帮助农民提高作物产量并减少经济损失。
  • MATLAB检测例.zip
    优质
    本案例为基于MATLAB开发的农作物害虫侵害检测系统,通过图像处理技术识别和分析作物叶片上的害虫痕迹,旨在帮助农民及时发现并控制害虫问题。包含源代码及示例数据集。 该课题是基于MATLAB的虫害侵蚀系统研究。假设一个农场主种植了大量的植物,并希望通过精准喷洒农药来实现绿色环保的目标。为了达到这一目的,需要精确地了解哪些地方的叶片受到了虫害侵袭以及其受损程度如何。 为此,在农田中可以安装一台24小时工作的摄像机,以便采集整个区域内的植物叶片图像。通过预先训练模型识别不同侵蚀程度下的叶片特征(包括颜色和纹理),系统能够从实时拍摄的画面中准确判断出当前叶子受到的损害等级,并据此进行针对性喷洒农药的操作。 本课题使用MATLAB编程语言开发,并配备有图形用户界面(GUI)以便于操作和监控整个过程。
  • MATLAB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。
  • CNN图片识别模型
    优质
    本研究提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的农作物病虫害图像识别模型。通过深度学习技术自动检测和分类作物疾病及害虫,为农业提供智能化管理方案。 中国是一个传统的农业大国, 农业不仅支撑着国民经济的发展, 还保障了社会的稳定与秩序。然而每年因农作物病虫害造成的损失十分严重,而传统的方法在识别这些病虫害时效果不佳。近年来深度学习技术迅速发展,在图像分类和识别领域取得了重大突破。因此,本段落采用基于深度学习的技术来构建一个针对农作物病虫害的图像识别模型,并改进了卷积网络中的损失函数以解决样本不平衡的问题。实验结果表明该模型能够有效地对农作物病虫害进行识别,并且经过优化后的损失函数进一步提高了模型的准确性。
  • 重要数字监测预警项目.pdf
    优质
    本项目旨在研发一套针对农作物主要病虫害的数字化监测与预警系统,通过集成先进的传感技术、数据分析及人工智能算法,实现对农田环境和作物健康状况的实时监控,及时预测并有效防控病虫害的发生与扩散,保障农业生产的稳定性和可持续性。 农作物重大病虫害数字化监测预警系统项目解决方案.pdf介绍了针对农作物病虫害的数字化监测与预警系统的建设方案。该文档详细阐述了如何利用现代信息技术手段提升农业病虫害防治工作的效率和准确性,从而保障农业生产的安全性和稳定性。通过构建一个集数据采集、分析处理及信息发布为一体的综合平台,能够有效预防并控制重大病虫灾害的发生和发展,为农民提供及时有效的技术支持和服务指导。
  • 知识图谱智能化问答
    优质
    本项目研发了一种基于知识图谱技术的农作物病虫害智能化问答系统,旨在为农民提供精准、高效的农业技术支持与咨询服务。通过整合丰富的农业专业知识和数据资源,该系统能够理解和回答关于作物病虫害防治的各种问题,从而提高农业生产效率,减少经济损失。 使用Neo4j图数据库结合Python进行知识图谱的构建是毕业设计或课程项目中的一个优秀选择。这种方法能够有效地展示复杂的数据关系,并且提供了强大的查询能力来处理大规模数据集。通过这种方式,学生可以深入理解图形数据库的工作原理以及如何利用它来进行高级数据分析和可视化。
  • 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。
  • 识别资料集.rar
    优质
    《农业病虫害识别资料集》包含丰富的作物常见病虫害高清图片与详细描述,旨在帮助农民和农技工作者快速准确地识别并采取防治措施,保障农作物健康生长。 农业病虫害识别.rar
  • 识别资料包
    优质
    本资料包汇集了多种常见农作物病害的高清图像、症状描述及防治措施,旨在帮助农民和农业科研人员快速准确地识别并处理作物疾病问题。 农作物病害识别-附件资源