基于深度学习的玉米病害识别及生长监测IOT系统研究

• 花匠小妙招
• 2024-11-08 14:04

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附表索引

第1 章绪 论

1.1研究背景及意义

1.2国内外研究现状

1.2.1玉米病害识别的研究现状

1.2.2农业智能监测系统的研究现状

1.2.3研究难点

1.3研究内容及技术路线

1.3.1研究内容与目标

1.3.1技术路线

1.4本文章节安排

第2 章玉米病害识别与IOT系统的理论知识

2.1图像识别概述

2.1.1图像的分割

2.1.2图像的特征提取

2.1.3图像特征分类方法

2.2 CNN理论知识

2.2.1卷积神经网络

2.2.2卷积神经网络的特点

2.2.3常见的CNN模型介绍

2.2.4优化函数

2.3迁移学习基本理论

2.3.1迁移学习的研究内容

2.3.2迁移学习类型

2.4物联网技术介绍

2.5本章小结

第 3 章 玉米病害数据集的建立

3.1数据集的来源及处理

3.1.1图片数据的来源

3.1.2玉米病害图像的处理

3.2玉米病害数据集的介绍

3.3数据集的预处理

3.4数据集图像标准化

3.5本章小结

第4 章 基于迁移学习的玉米病害识别

4.1引入迁移学习

4.2基线模型的选择

4.3模型的改进与设计

4.3.1 模型的改进

4.3.2 改进后的模型结构

4.4改进模型的实验

4.4.1实验环境与评价指标

4.4.2实验过程与结果

4.4.3结果分析

4.4.4玉米病害识别的卷积可视化过程分析

4.5 玉米病害等级的分类

4.5.1 玉米病害等级评价指标

4.5.2 病斑分割算法改进

4.5.3 玉米病害等级计算

4.6玉米病害的识别

4.7本章小结

第5 章 基于IOT 的玉米生长及病害监测系统的设计

5.1问题提出

5.2需求分析

5.2.1功能性分析

5.2.2非功能性分析

5.3系统总体架构

5.4硬件部分设计

5.4.1主控器件及电路设计

5.4.2信号传输与控制模块电路设计

5.4.3数据采集模块电路设计

5.5软件功能设计

5.5.1 开发环境介绍

5.5.2 数据采集端软件设计

5.5.3 数据库的开发与设计

5.5.4 监控端的设计与实现

5.6系统测试

5.6.1环境数据测试

5.6.2系统功能测试

5.6.3病害识别测试

5.6.4系统实物展示

5.7本章小结

总结与展望

总结

展望

参考文献

致谢

附录 A 攻读学位期间取得的研究成果

附录 B 电路设计原理图

相关知识

深度学习下的小样本玉米叶片病害识别研究
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Yolo v5深度学习用于植物叶片病害识别【matlab】

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