病虫害专题

[数据集][目标检测]智慧农业草莓叶子病虫害检测数据集VOC+YOLO格式4040张9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)：4040 标注数量(xml文件个数)：4040 标注数量(txt文件个数)：4040 标注类别数：9 标注类别名称:["acalcerosis","fertilizer","flower","fruit","grey

植物病虫害：YOLO水稻虫害识别数据集（6类，五千余张图像，标注完整）

YOLO水稻虫害识别数据集，包含褐飞虱，绿叶蝉，正常叶片，稻虫，二化螟，蝇蛆6个类别，共五千余张图像，yolo标注完整。适用于CV项目，毕设，科研，实验等需要此数据集或其他任何数据集请私信

基于YOLO家族最新模型YOLOv9开发构建自己的个性化目标检测系统从零构建模型完整训练、推理计算超详细教程【以自建数据酸枣病虫害检测为例】

在我前面的系列博文中，对于目标检测系列的任务写了很多超详细的教程，目的是能够读完文章即可实现自己完整地去开发构建自己的目标检测系统，感兴趣的话可以自行移步阅读：《基于官方YOLOv4-u5【yolov5风格实现】开发构建目标检测模型超详细实战教程【以自建缺陷检测数据集为例】》《基于yolov7开发实践实例分割模型超详细教程》《YOLOv7基于自己的数据集从零构建模型完整训练、推理计算超详细

基于改进resnet和vgg农田病虫害分类方法的实现[源码＆视频演示＆部署教程]

1.效果演示 2.数据集的采集健康叶片中度虫害重度虫害 3.分类网络的构建（1）vgg模型 AlexNet问世之后，很多学者通过改进AlexNet的网络结构来提高自己的准确率，主要有两个方向：小卷积核和多尺度。而VGG的作者们则选择了另外一个方向，即加深网络深度。故而vgg模型是加深了网络深度的AlexNet模型那么什么是AlexNet模型网络总共

虫情监测设备能够自动识别病虫害

TH-CQ3S虫情监测设备的工作原理主要是通过高清摄像头拍摄农田的实时图像，利用图像识别技术对图像中的病虫害进行自动识别。一旦发现病虫害，设备会自动发出警报，并通过手机APP通知农民。农民可以根据设备提供的预测预报，及时采取防治措施，有效避免农作物损失。与传统的人工识别相比，虫情监测设备具有许多优势。首先，它可以实现24小时不间断监测，大大提高了监测效率。其次，设备采用高分辨率图像采集技术，能够

基于web的亚热带常见自然林病虫害识别系统——开篇

文章目录前言概要论文组织结构相关理论技术简介TensorflowDjango web 开发框架图像的分类的发展感受绪论研究背景与意义国内外研究现状前言随着年底的到来，我相信越来越多的小伙伴也要开始着手自己的毕业设计，这里打算分享我自己的毕业设计，以及我的二次开发创作的项目，为大家的毕业设计提供一定的参考，如果有毕业问题相关的小伙伴也可以及时跟我沟通，我会及时回复大家！

基于深度学习的yolov7植物病虫害识别及防治系统

欢迎大家点赞、收藏、关注、评论啦，由于篇幅有限，只展示了部分核心代码。文章目录一项目简介简介YOLOv7 系统特性工作流程二、功能三、系统四. 总结一项目简介 # YOLOv7植物病虫害识别及防治系统介绍简介该系统基于深度学习技术，采用YOLOv7（You Only Look Once，只看一次）目标检测模型，旨在实现对植物病虫害的快速准确识别及相应的防治

基于深度学习的yolov7植物病虫害识别及防治系统

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python基于轻量级卷积神经网络模型ShuffleNetv2开发构建辣椒病虫害图像识别系统

轻量级识别模型在我们前面的博文中已经有过很多实践了，感兴趣的话可以自行移步阅读：《移动端轻量级模型开发谁更胜一筹，efficientnet、mobilenetv2、mobilenetv3、ghostnet、mnasnet、shufflenetv2驾驶危险行为识别模型对比开发测试》《基于Pytorch框架的轻量级卷积神经网络垃圾分类识别系统》《基于轻量级卷积神经网络模型实践Fruits3

基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）

基于Tensorflow2.x的ResNet-50的病虫害分类讲解（有界面）：基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类j讲解（有界面）讲解：(39条消息) 基于Tensorflow2.x的CNN的病虫害分类（有界面）_天道酬勤者的博客-CSDN博客基于Tensorflow2.x的MobileNet的病虫害分类（有界面）讲解： (41条消息) 基于Tensorflow2.x的

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基于Tensorflow2.x的ResNet-50的病虫害分类（有界面）

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基于java+ssm+vue+mysql的林木叶部病虫害图像管理系统

项目介绍病虫害防治技术的选择和应用对林业管理具有十分重要的意义。首先，基础防治技术是从林木的选苗和种植期间进行防治，从根本上降低病虫害的发生率，控制病虫害的传播和扩散﹔监测预报技术有利于对森林的全方位监管，提高预测的准确性，并减少人力、物力和资金投入﹔化学药物防治技术能够快速、有效地防治病虫害，且操作简单，能够及时控制病虫害的繁衍和扩散，但容易产生耐药性，造成农药污染﹔生物防治和物理防治是可持

【Pipeline】林业病虫害防治AI昆虫识别项目

1 项目概述 1.1 原始项目简介本项目基于百度AIStudio课程【手把手带你零基础入门深度学习-2.0版本】中课节12的内容——目标检测YOLOv3算法和AI识虫比赛改编。在课程页面加入课程后，便可点击上述链接查看课节12的内容。该节课程使用了百度与林业大学合作开发的林业病虫害防治项目中用到昆虫数据集。课程项目训练了一个YOLOv3模型，并基于它检测图像数据中的昆虫。目标检测YO

助力农作物病虫害检测识别，基于yolov3—yolov8开发构建马铃薯作物甲虫检测识别系统

AI加持的智慧农业也是一个比较有前景的赛道，近些年来已经有很多不错的方向做出来成绩，基于AI的激光除草、灭虫等也是其中的一个热门，杂草相关的检测识别在我们之前的项目实例中已经有相关的实践了，这里本文的主要目的就是以农作物马铃薯为切入场景，开发构建害虫检测识别系统，有别于以往单个项目文章中主要是纵向对比单个系列比如YOLOv5系列下n、s、m、l和x不同参数量级的模型的性能，这里主要是想要横向来进