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基于深度学习的典型农作物病虫害识别系统设计与实现
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作者 余沈泽 徐潇烽 +2 位作者 程张航 吴宇航 李福安 《河北农机》 2024年第13期4-6,共3页
对于基层农户面临农作物病虫害诊断难的问题,本文研发了一个智能农业病虫害识别系统,该系统有助于农户精准识别农作物的病虫害,有效减少农药滥用过度使用,做到精准施药精准防控,有助于农产品增产增收,有效提升农业生产效率和可持续性。... 对于基层农户面临农作物病虫害诊断难的问题,本文研发了一个智能农业病虫害识别系统,该系统有助于农户精准识别农作物的病虫害,有效减少农药滥用过度使用,做到精准施药精准防控,有助于农产品增产增收,有效提升农业生产效率和可持续性。本文采用VGG16和Resnet18两种深度学习模型对农作物病虫害样本数据进行训练分析。通过比较分析表明Resnet18模型具有更高的准确率和效率。然后结合前端技术和编程技术开发了一个应用Resnet18模型的农作物病虫害智能识别系统,该系统可以为农户提供水稻、大豆、玉米、小麦等农作物典型病虫害的准确识别,并根据识别结果为基层农户提供预防该病害的知识以及给出施用农药建议,具有一定的推广价值。 展开更多
关键词 农作物 病虫害识别系统 深度学习
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基于Faster R-CNN的玉米病虫害识别算法研究 被引量：2
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作者 袁霖洁 谷志新 +2 位作者 高丹 曾凡敏 罗希 《林业机械与木工设备》 2023年第3期58-61,共4页
利用植保无人机来进行病虫害检测与农作物保护是目前常用的手段。由于Faster R-CNN目标检测算法是通过两阶段网络与区域建议网络共同实现的高精度物体检测功能,相较于其他目标检测模型,在针对高精度和小物体的问题时,其目标检测性能更突... 利用植保无人机来进行病虫害检测与农作物保护是目前常用的手段。由于Faster R-CNN目标检测算法是通过两阶段网络与区域建议网络共同实现的高精度物体检测功能,相较于其他目标检测模型,在针对高精度和小物体的问题时,其目标检测性能更突出,具有更好的通用性,而且对于自建数据集,经过微调后即可达到较好效果。以植保无人机搭载视觉识别平台,同时建立基于Faster R-CNN目标检测算法的玉米叶病虫害图像检测模型,实现对植保无人机拍摄到的图片进行预处理和识别,利用该算法能够精准识别病虫害发生区域,并且识别出玉米叶片病虫害的具体种类。 展开更多
关键词 植保无人机 玉米病虫害识别系统 Faster R-CNN 视觉识别
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