Advertisement

农作物病虫害的深度学习数据集

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

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 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。
     
  • 植物叶子病虫害的深度学习数据集
    优质
    本数据集旨在利用深度学习技术识别和分类植物叶片上的病虫害问题，通过大量图像训练模型以提高农业监测效率与准确性。 本数据集包含以下类别：Black gram_healthy、Black gram_leaf spot、Dolicos bean_cercospora leaf spot、Dolicos bean_healthy、Ground nut_healthy、Ground nut_tikka leaf spot、millet_healthy、millet_rust、tomato_early blight和tomato_healthy。该数据集适用于植物病虫害识别，包含大约2700张照片，并以YOLOv5格式存储且已经区分了训练集和验证集。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 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。
     
  • 棉作物病虫害数据集 Cotton Disease
    优质
    Cotton Disease 数据集专注于收集并整理棉作物常见病虫害图像和相关信息，旨在促进精准农业的发展与研究。 包含1522张棉花病虫害图片的数据库已准备好，每张图片都以txt格式进行了详细标注。这些数据可以直接用于目标检测、机器学习、深度学习及人工智能项目中，并且适用于Python编程环境。
     
  • 基于深度学习的人工智能智慧农业农作物病虫害识别系统源码+教程+论文+数据集.zip
    优质
    本资源包提供一套全面的农作物病虫害识别解决方案，包含深度学习源代码、详细教程、科研论文及大量训练数据集，助力农业智能化发展。 基于人工智能深度学习的智慧农业常见农作物病虫害识别系统源码、教程、论文及数据集已获导师指导并通过高分毕设项目审核。代码完整且无需任何改动即可运行，内附详细使用指南。 该系统的软件架构分为三个主要部分： 1. **深度学习技术栈**：采用Python编程语言和Tensorflow框架，并利用Google Colab进行模型训练与测试。 2. **服务端技术栈**：部署在阿里云ECS服务器上，操作系统为Ubuntu。通过Docker容器化管理运行环境，使用TensorFlow Serving提供预测接口，并结合Nginx和Tomcat实现高效的服务发布与访问控制机制。 3. **Web客户端技术栈**：前端界面采用Vue.js框架构建用户交互页面，利用ECharts库展示数据图表；同时集成Tensorflow for js及OpenCV for js以支持实时图像处理功能。
     
  • 基于深度学习与云技术的农作物病虫害识别系统毕业设计源码及数据集.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。
     
  • Python深度学习农作物病虫害识别项目源码及论文（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。
     
  • 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。