基于YOLOv5s的草莓病害识别系统设计

作     者：邱菊 徐燕 Qiu Ju;Xu Yan

作者机构：北京物资学院信息学院北京101149 

基　　金：大学生科学研究与创业行动计划项目 项目编号为2021103044 

出 版 物：《农业技术与装备》 (Agricultural Technology & Equipment)

年 卷 期：2023年第5期

页      码：41-42,45页

摘      要：草莓种植易受到20多种病害的影响,目前草莓病害识别主要以人工为主,耗时费力,效率较低。因此,文章基于YO-LOv5s目标检测算法(YOLO You Only Look Once:Unified,Real-Time Object Detection),对采集到的696张草莓病害图片进行模型训练,设计草莓病害识别系统,实验结果显示系统识别精度接近80%,相较于传统草莓病害识别技术更便捷且识别效率更高。

主 题 词：草莓病害 YOLOv5s 图像识别 深度学习 

学科分类：09[农学] 0904[农学-动物医学类] 090401[090401] 090402[090402] 

D　O　I：10.3969/j.issn.1673-887X.2023.05.015

馆 藏 号：203122623...