杂草作物图像数据集,它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹, 杂草作物图像数据集,它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹, 杂草作物图像数据集,它包括2822张图片。以YOLO v5 PyTorch格式进行注释。分为作物和杂草两个文件夹,
2022-12-23 15:27:57 251.46MB 杂草 作物 图像 数据集
常见10类水果作物叶片病害数据集,该数据集包含256x256张彩色图像,使用Keras图像增强技术随机改变其原始属性以创建更多已有的图像,每类水果作物4-5种疾病,每种疾病100-500张图片不等
2022-12-09 15:28:27 96.9MB 数据集 病害 叶片 深度学习
玉米病害(黄斑病、锈病、叶斑病)
2022-12-08 19:30:31 28.97MB 图像识别 植物识别 作物病害 玉米病害
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14种不同植物叶片数据集,0“苹果”1“蓝莓”2“樱桃”3“玉米”4“葡萄”5“橘子”6“桃子”7“胡椒”8“马铃薯”9“覆盆子”10“大豆”11“南瓜”12“草莓”13“西红柿”,各类图片数量如下:苹果988蓝莓467樱桃583玉米1206葡萄1458橘子1748桃子977胡椒765马铃薯716树莓264大豆1616南瓜574草莓673番茄5693
2022-12-08 11:28:34 155.61MB 数据集 植物 作物 图片
基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。 软件架构 1.深度学习技术栈:Python3.7 , Tensorflow 2.1, google colab 2.服务端技术栈:阿里云ECS,Ubuntu-18-04-x64,Docker, Tensorflow Serving, nginx , tomcat 3.web客户端技术栈:Vue2 , Echarts , Tensorflow for js, Opencv for js 教程 -- tensorflow从安装到部署到服务器的保姆级教程 客户端代码 -- Web端,“hc”是jquery的版,“recogpest”是vue版 (上面成果里面的识别系统用的是vue版) 论文 -- 参考论文、最后毕业的论文、性能统计结果等成果 深度模型训练测试代码 -- 训练、测试深度学习模型的代码 基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论文。基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的源码+数据集.zip内附教程和论
黑河张掖地区作物分布式耗水模型研究,郭珊珊,郭萍,黑河流域是我国西北地区第二大内陆流域,而张掖作为黑河流域最大的经济和耗水区,近年来面临着十分严峻的水资源供需矛盾冲突,为
2022-12-05 20:38:10 984KB 首发论文
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基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程(毕业设计).zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目,内附教程+论文。 目前,人工智能技术在农业领域的普及应用,还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以,本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术,开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统,大幅降低了人工智能技术的使用门槛,使农业 从业人员也可享受智能技术红利,促进智慧农业发展。 基于深度学习的粮食作物病虫害识别系统源码+教程(毕业设计).zip已获导师指导并通过的高分项目。本项目是一个非常完整的深度学习实践项目,内附教程+论文。 目前,人工智能技术在农业领域的普及应用,还存在着数据共享不足、 算法门槛过高、算力垄断、实验与应用环境差距过大等问题。所以,本文基于 云计算技术与人工智能深度学习的计算机视觉技术,开发了一套跨平 台、易使用的农作物病虫害自动识别系统,大幅降低了人工智能技术的使用门槛,使农业 从业人员也可享受智能技术红利,促进智慧农业发展。
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2022-11-16 15:42:28 3KB matlab 彭曼公式 代码
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灌溉 问题定义 需要提高生产率,以便农民在不破坏土壤的情况下从同一片土地上获得更多的报酬。 印度农民无法根据其土壤需求来选择合适的农作物,具体取决于氮,磷,钾,温度,湿度,降雨量,pH值等因素。 农民通常不了解根据土壤要求使用的有机肥料或标准肥料。 由于施肥不足和不平衡,土壤发生了退化,这导致了养分的开采以及养分管理中第二代问题的发展。 根据印度工商联合会的一项研究,害虫每年造成的农作物损失达卢比。 500亿。 客观的 实施精确农业(一种现代农业技术,该技术使用土壤特征,土壤类型,作物产量数据的研究数据,并根据其特定地点的参数向农民建议正确的作物,以减少对作物的错误选择并提高生产率) 。 为了解决该问题,通过采用具有多数投票技术的集成模型为现场特定参数提出了一种推荐系统,具有较高的准确性和效率。 根据氮,磷,钾值和作物推荐肥料。 根据ISO标准识别有害生物并推荐印度可使用的特
2022-11-11 10:30:16 2KB css html flask machine-learning
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利用python编程的WOFOST作物模型,进行作物产量等模拟,实现wofost模型。
2022-11-03 10:44:05 3.73MB wofost模型python cropyield pywofost WOFOST
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