基于深度学习的水稻病虫害检测系统设计与实现

作     者：黄家福 吴恋 王院 熊草云 卢杰 高瑜鸿 

作者机构：贵州师范学院数学与大数据学院贵州贵阳550018 贵州师范学院大数据科学与智能工程研究院贵州贵阳550018 

基　　金：大学生创新创业训练计划项目--基于遥感影像的水稻病虫害监测系统(项目编号:202214223022) 贵州师范学院一流大学建设项目“大学生创新创业训练计划项目管理系统”(项目批准号:贵师院发〔2018〕100号) 贵州省科技厅基础研究计划项目(黔科合基础-ZK一般334) 

出 版 物：《电脑知识与技术》 (Computer Knowledge and Technology)

年 卷 期：2024年第20卷第4期

页      码：19-21,24页

摘      要：研究水稻病虫害的自动识别技术对于发展智慧农业和保障口粮安全十分重要,为解决该问题,文章设计开发了一款基于深度学习技术的水稻病虫害检测系统。该系统在PyTorch框架下实现深度学习检测算法,该算法基于使用YO-LOv5模型对水稻稻瘟病、稻曲病、纹枯病、白叶枯病4种水稻主要的病害进行检测,用户通过手机拍摄就能进行水稻的病害检测,并显示出该病害的相关简介和治疗措施等一系列信息,该系统能满足农业在水稻虫害防治方面的需求。

主 题 词：深度学习 PyTorch框架 YOLOv5模型 

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程类] 081104[081104] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.14004/j.cnki.ckt.2024.0235

馆 藏 号：203126996...