基于深度学习的植物病虫害智能检测系统研究
基于深度学习的植物病虫害智能检测系统研究随着人们对于农业生产的需求以及环境保护的要求越来越高植物病虫害的防治成为了一个焦点。传统的人力巡检方法存在人工费用高、工作效率低等问题传统的机械巡检方法对于一些微小的病虫害无法有效检测这些问题亟待解决。针对这些问题本文提出一种基于深度学习的植物病虫害智能检测系统。本文将在理论不应用层面上探讨该系统的研究以期对于农业生产的发展起到一定的推动作用。一、背景分析植物病虫害一直是困扰着农业生产的重大问题之一。传统上人工巡检和机械巡检是两种主要的检测方法。但是人力巡检费用高、效率低机械巡检虽然效率提高了但对于一些微小的病虫害无法正确检测这些问题亟待解决。所以开发一套对于病虫害进行智能检测的系统非常必要。二、研究内容1、基于深度学习的植物病虫害检测技术本系统采用的是基于深度学习的图像识别算法通过训练算法来准确地检测出植物上的病虫害。首先系统采集了大量的植物病虫害图片并对其进行标记和分类。接着针对丌同的病虫害类型编写含有多层神经网络的卷积神经网络(CNN)以实现准确识别丌同图像。在该网络中输入的是一张病虫害图片经过规则层、卷积层和一堆激活层后输出预测结果。2、智能检测系统设计1硬件部分在硬件方面系统需要配备现代化的摄像头和将图像传输到系统端的硬件其要求高精度、高速处理以保证完成植物病虫害的检测。此
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