编号：A501
大小：1.24G
环境：Python3.7.4、torch、OpenCV、Pycharm2020
简介：由于当今全球气候变化异常,农作物病虫害频发,而且农作物病种类多,成因复杂,其预防和识别难度较大,且传统病虫害识别方法大多靠人目视手查,需要一定的专家经验,具有主观性强、识别准确率低等缺点.而信息技术作为解决农作物病虫害智能、快速识别的新技术、新方法,我们计划利用农业信息大数据智能决策分析系统,建立完善一体化的智能农业信息监测系统等.本文便是基于深度学习将计算机视觉、图像识别等技术运用于农作物病虫害检测中,开发智能病虫害检测系统,以提高病虫害检测准确率,减少病虫害对农业生产的危害.
运行展示
配套文件
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文件目录
├ 1.项目源码
├ 2.运行截图
└ 3.演示视频
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索炜达.猿创 » 深度学习之基于YoloV7植物病虫害识别及防治系统(含数据集)
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