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Python-AiChallenger2018竞赛中，农作物病害检测。

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简介：
Ai Challenger 2018 竞赛专注于农作物病害的检测与诊断。这项活动旨在评估和比较不同人工智能技术在识别和分类各类农作物病害方面的能力。通过这些竞赛，研究人员和开发者能够展示其算法和模型在实际病害检测场景中的性能表现，从而推动农业领域智能化水平的提升。

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  • Python在AiChallenger 2018竞赛中的农作物病害检测应用
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    本段落介绍在AI Challenger 2018竞赛中使用Python进行农作物病害检测的应用情况，包括数据处理、模型构建及评估等技术细节。 Ai Challenger 2018竞赛中的农作物病害检测任务涉及使用人工智能技术来识别和分类作物疾病。参赛者需要开发算法以提高对不同作物疾病的准确诊断能力。这项比赛旨在促进农业领域的技术创新，帮助农民更有效地管理田间作物健康问题。
     
  • MATLAB农作物病虫害检测源码.zip
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    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。
     
  • AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition: AI Challenger农作物病害识别竞赛
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    简介：AI Challenger农作物病害识别竞赛是面向全球科研人员及学生的开放性竞赛平台，致力于利用人工智能技术提升农作物病害诊断效率与准确性。参赛者通过分析大量植物疾病图像数据，开发出高效的自动化识别模型，以应对农业领域面临的挑战。比赛旨在促进跨学科合作，推动农业科技发展，确保粮食安全和可持续农业生产。 AI-Challenger-Plant-Disease-Recognition 是一个农作物病害检测项目。环境配置如下：python==2.7, tensorflow==1.2.1。 使用方法： 1. 更改 plot.py 脚本中的路径，运行该脚本可以绘出数据分布的直方图。 2. 下载预训练模型，并更改 plant_disease.py 中的输入文件路径、输出文件路径以及预训练模型文件路径，在 code 路径下直接运行 python plant_disease.py。 完成训练后会自动使用训练得到的参数预测 testA 数据集，生成可以直接提交的 json 文件。项目中还有大佬开源分享框架：pytorch 和 keras，最终成绩分别为 0.875 和 0.88658。 其他Label ID和名称如下： - Label ID: 0 - Label Name: apple healthy（苹果健康） - Label ID: 1 - Label Name: Apple_Scab general（苹果黑星病一般）
     
  • 农作物病虫害检测——利用PyTorch进行图像分类
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    本项目运用深度学习框架PyTorch，通过训练卷积神经网络模型对农作物病虫害图片进行高效准确的图像分类识别，旨在提高农业生产的智能化水平。 基于Pytorch的农作物病虫害检测Jupyter代码示例涉及图像分类技术，用于识别和区分受病虫害影响的作物与健康作物。此项目利用深度学习模型来提高农业中的疾病诊断效率，帮助农民及时采取措施保护作物免受害虫侵害或疾病的侵袭。
     
  • 番茄病害检测器原型：植物病害检测器
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    这款名为“番茄病害检测器”的原型设备专为识别和监测番茄作物上的各种疾病而设计，旨在帮助农民及时采取措施保护农作物健康。它是更广泛的植物病害检测技术的一部分。 番茄病害检测仪 该存储库是一个Detector项目，可让您使用简单Web服务轻松检测番茄的病害。目前，可以使用边界框识别7种不同的疾病。 资源： - 图片文件可用。 - 可用视频文件。 - 支持添加新的YOLO模型。 - 其他格式的模型目录结构也支持。 技术组件包括：数据集、Yolov5模型侦查器以及Streamlit前端和FastAPI后端。此外，还提供CVAT注释工具用于标注训练数据。 使用方法： 1. 克隆此存储库 ``` $ git clone https://github.com/IVADL/PDD-prototype.git ``` 2. 使用docker-compose命令运行项目 注意：具体如何执行docker-compose命令未在原文中详细说明。
     
  • 农作物病害识别资料包
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    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
     
  • 基于深度学习的农作物病害检测_李凯雨.caj
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    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。
     
  • 基于深度学习的农作物叶片病害快速精准检测-Python应用
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    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MATLAB的农作物害虫侵害检测案例.zip
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    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。