害虫专题
基于深度学习的水稻病害虫检测设计与实现
目录 需要本项目的可以私信博主 摘要 1.绪论 1.1 选题背景和研究意义 1.2 国内外研究现状分析 1.3 研究目标与内容 2.相关技术和理论基础 2.1 卷积神经网络（CNN） 2.1迁移学习 3.1相关技术栈 3.2 数据预处理 3.3深度学习模型的训练与优化 3.3.1模型选择 3.3.2模型构建 3.3.3模型训练 3.4模型预测与验证 3.5
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[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式595张1类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：
[数据集][目标检测]棉花叶子害虫检测数据集VOC+YOLO格式571张1类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：595 标注数量(xml文件个数)：595 标注数量(txt文件个数)：595 标注类别数：1 标注类别名称:["insect"] 每个类别标注的框数： insect 框数 = 823 总框数：823 使用标注工具：
农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式18975张97类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：18975 标注数量(xml文件个数)：18975 标注数量(txt文件个数)：18975 标注类别数：97 标注类别名称:["Adristyrannus","Aleurocanthus spiniferus","A
农作物害虫分类数据集12846张27类别
数据集类型：图像分类用，不可用于目标检测无标注文件 数据集格式：仅仅包含jpg图片，每个类别文件夹下面存放着对应图片 图片数量(jpg文件个数)：12846 分类类别数：27 类别名称:["ants","aphids","armyworms","bees","beetle","brown_marmorated_stink_bugs","cabbage_loopers","catterpillar"
农作物害虫检测数据集VOC+YOLO格式3575张10类别
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件) 图片数量(jpg文件个数)：3575 标注数量(xml文件个数)：3575 标注数量(txt文件个数)：3575 标注类别数：10 标注类别名称:["bitichong","feie ","huangchong","huangfeng","ji
InsectMamba：基于状态空间模型的害虫分类
InsectMamba：基于状态空间模型的害虫分类 摘要IntroductionRelated WorkImage ClassificationInsect Pest Classification PreliminariesInsectMambaOverall Architecture InsectMamba: Insect Pest Classification with Sta
Linux害虫落马记
作者：田逸（formyz） 江湖救急，一老友告知，一运行Gitlab的主机负载很高，并且把整个出口带宽都耗尽了，希帮忙处理。根据经验，直接答复“很可能被挖矿了”。在取得系统权限以后，登录到该系统。 查看系统进程，除了发现挖矿进程“xmrig”外，还有两个命名怪异的进程“diofiglos”与“cacascqw”。试着用kill指令绞杀挖矿进程“xmrig”，杀掉一个又再启动一个，无法消灭之
基于机器视觉的害虫种类及计数检测研究-人工智能项目-附代码
概述 农业与民生和经济发展息息相关，对农业发展科学化的关注既是民生需求， 也是经济稳步发展的迫切需求。病虫害是影响农作物生长的重要因素，对农作物的产量和品质都能造成无法估计的损害。 - 针对目前广大农业产区农业植保人员稀缺、病虫害识难度大等问题，论文在当前已有的研究基础上进行设计，提出了一套基于机器视觉的远程害虫种类识别 和数量检测系统，该系统能够在农业产区进行害虫捕杀和图像采集，同时将昆
基于YOLOv8深度学习的智能玉米害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
《博主简介》 小伙伴们好，我是阿旭。专注于人工智能、AIGC、python、计算机视觉相关分享研究。 ✌更多学习资源，可关注公-仲-hao:【阿旭算法与机器学习】，共同学习交流~ 👍感谢小伙伴们点赞、关注！ 《------往期经典推荐------》 一、AI应用软件开发实战专栏【链接】 项目名称项目名称1.【人脸识别与管理系统开发】2.【车牌识别与自动收费管理系统开发】3.【手势识
基于YOLOv8深度学习的智能小麦害虫检测识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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基于YOLOv8深度学习的水稻害虫检测与识别系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】目标检测、深度学习实战
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计算机毕业设计 机器视觉害虫种类及数量检测系统（源码+论文）
文章目录 0 项目说明1 研究目的2 研究内容及结论3 文件介绍4 论文目录5 项目源码 0 项目说明 基于机器视觉的害虫种类及数量检测 提示：适合用于课程设计或毕业设计，工作量达标，源码开放 项目分享： https://gitee.com/asoonis/feed-neo 1 研究目的 研究的目的在于建立一套远程病虫害自动识别系统，有助于缓解农业植保人员和病虫
基于YOLO-V5的农林害虫智能检测系统【毕业设计】
项目完整演示视频： 【毕业设计】基于YOLO-V5的农林害虫智能检测系统演示视频 项目代码结构截图如下： 数据集部分图片展示： yolov5 训练脚本： # YOLOv5 🚀 by Ultralytics, GPL-3.0 license"""Train a YOLOv5 model on a custom datasetUsage:$ python path/
虫情测报系统——农业害虫的监测解决方案
KH-CQPest虫情测报系统，是以物联网技术、传感器技术、光控技术为基础，针对昆虫害监测和报告的解决方，它能够为农田或果园的昆虫害防护工作提供实时、准确的情报。 虫情测报系统能够通过虫情测报仪的诱虫功能吸引害虫并进行捕获，利用红外处理技术消灭害虫、收集害虫样本，并对害虫的数量、种类、发展趋势进行监测和分析。 系统组成—— ①虫情测报仪 农户可以根据自身需求为设备选择不同配置（摄像