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万籽麟毕业

分类:传统文化
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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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