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
测试作物 | 样本数量 | 准确率 | 处理时间(ms) |
---|---|---|---|
水稻 | 15,240 | 97.3% | 128 |
小麦 | 12,800 | 95.8% | 142 |
玉米 | 10,500 | 96.1% | 115 |
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)。
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