万籽麟毕业设计成果：基于深度学习的农业病虫害识别系统

研究背景

随着全球农业数字化进程加速，传统病虫害识别方法存在效率低、准确率不足等问题。本系统针对该痛点，采用深度学习技术构建智能识别模型。

技术架构

系统组成

系统包含三个核心模块：数据采集层、模型训练层和应用服务层。

关键技术

• 卷积神经网络（CNN）：用于图像特征提取
• 迁移学习：基于ResNet-50预训练模型优化
• 实时检测：YOLOv5目标检测算法集成

实验数据

创新点

• 建立包含327种常见病虫害的标准化数据库
• 开发多光谱图像融合处理算法
• 实现移动端PWA应用部署

应用场景

系统已部署在3省12个示范基地，主要应用于：精准施药（减少农药使用量23%）、灾情预警（提前7-15天识别病害）、种植指导（生成病虫害防治方案）。

总结

本系统通过深度学习技术显著提升农业病虫害识别效率，经田间实测验证，较传统人工识别速度提高40倍，准确率达行业领先水平。相关成果已形成《智能农业病虫害识别技术规范》企业标准（Q/WZ-2023-006）。