林业有害生物是指危害森林、林木和林木种子正常生长并造成经济损失的病、虫、杂草等有害生物。目前防治的主要办法是提前预防。而对于部分缺乏领域知识的人来说,种类庞大的林业害虫常常让人摸不到头脑,利用人工智能深度学习技术,本项目采用YOLOv5算法+微信小程序设计整个项目,使所有无专业知识的人员也可以轻松辨认林业害虫。
主界面
数据分享界面
检测识别界面
更多详情可以去看视频演示:林业害虫检测识别小程序(支持数据分享和任意模型更换)
要求环境:
. ├── back # 后端 │ ├── Serving_model │ │ └── commodity │ │ └── 1 │ │ └── best.pt │ ├── clear.bat │ ├── config.yaml │ ├── detector.py │ ├── models │ ├── server_wx.py │ ├── static │ │ └── wx_image │ │ ├── 丝带凤蝶.jpg │ │ ├── 人纹污灯蛾.jpg │ │ ├── 日本脊吉丁.jpg │ │ ├── 杨小舟蛾.jpg │ │ ├── 杨扇舟蛾.jpg │ │ ├── 松墨天牛.jpg │ │ ├── 柳蓝叶甲.jpg │ │ ├── 桑天牛.jpg │ │ ├── 褐边绿刺蛾.jpg │ │ └── 黄刺蛾.jpg │ └── utils ├── demo │ ├── 000002.jpg │ ├── 000009.jpg │ ├── 000016.jpg │ ├── 000110.jpg │ ├── 000185.jpg │ └── 000206.jpg └── miniprogram # 前端微信小程序 ├── app.js ├── app.json ├── app.wxss ├── colorui ├── images ├── pages ├── project.config.json ├── sitemap.json └── style
12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940411、下载源代码:【源码】林业害虫目标检测小程序
2、修改成自己的模型权重,将你自己训练的模型重新命名为:weights.pt,在Serving_modelcommodity文件夹下新建一个最新的数字文件夹(例如Serving_modelcommodity文件夹下有一个1文件夹,你可以新建一个2文件夹),将weights.pt放入到新建的这个数字文件夹。这里我们的server_wx.py里面会自动检测大数字的文件夹并且调用其权重。这里2比1大因此会优先调用2文件夹中的权重。
3、修改配置文件config.yaml:
# 未解释内容不要做修改!!! HOST: localhost # 本地测试为localhost,云端部署为0.0.0.0 PORT: 8090 # 根据需求指定端口,默认8090 FOLDER: ['caches', 'results','results_json'] CACHE_FOLDER: caches RESULTS_FOLDER: results ALLOWED_EXTENSIONS: ['png', 'jpg', 'jpeg'] MYDEVICE: '0' # 使用的设备('0':代表使用GPU;'cpu':代表使用CPU) IMG_SIZE: 640 # 输入图片大小640 THRESHOLD: 0.6 # 置信度 DIR_PATH: Serving_model/commodity/ 12345678910111213
4、启动服务:
# 确认自己安装好python3环境,其他环境同YOLOv5官方指定环境 python server_wx.py 12
5、把miniprogram文件夹导入到微信小程序,然后就可以使用了。
需要注意,如果要部署云端或者上线小程序,只需要修改相应的ip地址即可
如果微信小程序不能接收到服务,必须要关闭掉小程序的域名校验
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网址: 【源码】林业害虫检测小程序(可拓展美化) https://m.huajiangbk.com/newsview1441830.html
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