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

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基于深度学习的常见作物病虫害识别系统的设计与实现源代码+论文+教程。 本项目是一个非常完整的深度学习实践项目，内附从安装到部署详细教程。 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，开发了一套开源、跨平 台、易使用的农业害虫识别系统，大幅降低了人工智能技术使用门槛，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。初步研究结果如下： 1. 收集、筛选、预处理并开源共享了大量的农作物害虫图像数据集。首先 选取了 41 类农作物常见害虫作为研究对象；通过网络检索、数据库收录和实地 拍摄等方法，收集了一万余张害虫图像；基于 GBVS 和 GrubCut 自动分割提取 出了数据量 4:1 的训练和测试数据集，用于算法训练和效果测试。 2. 实现了深度学习算法对农业害虫数据的迁移学习，达到了对已收录害虫 93%高精度识别。

本系列课程利用MATLAB进行深度学习，课程将从数据集设置、模型搭建、模型训练、模型测试、模型评价等方面，深入介绍MATLAB深度学习工具箱。最后利用一个实例——多种果树病虫害识别。（这是最新版，2022年6月更新！这个Alexnet版适合电脑配置低的网友，电脑配置好的可以下载VGG19版本）

模型、数据集、代码、GUI 建议MATLAB版本为2021a 专门导入MATLAB中可以直接运行出结果 解压后都放在同一个目录下 博主有相关的博客文章 有能力的小伙伴建议自己动手去实现一下 欢迎讨论~ 以下是一些“废话”： 本压缩包为博主本人课程设计的最终结果 虽然通过了考验 但是在很大程度上有很不足 各位谨慎下载谨慎使用 且本压缩包内容建议仅作为参考学习内容 旨在帮助初次接触这类课题的小伙伴们提供解决问题的思路 在是在没有更好的解决方案之前 个人认为可以直接使用本压缩包的资源 但是希望小伙伴们能通过我的抛砖引玉激发自己的新奇的想法 我个人认为本人只是为了通过课程设计 很大程度没有解决众多问题 比如对“未知”类别标签的设置是缺失的 又比如用户名密码的设置是简单的Excel表格读写缺乏安全性 而且代码冗余度也很高 GUI的设计也不够精美，页面布局过于笼统 希望各位小伙伴勇于创新 最最后 再次建议小伙伴们不要直接使用本压缩包资源作为自己的最终成果 这样是对自己的不负责 一定要勤奋思考 如果实在是没有想法，至少要把该资源内的代码弄明白 好好学学里面用到的VGG-19网络模型 以上~

结合深度学习技术，提出了一种基于目标检测算法的农田病虫害识别方法，实现了农田病虫害的自动识别，提高了识别精度。 首先，建立有标签的农作物有害生物数据库； 然后使用Faster R-CNN算法，模型使用改进的Inception网络进行测试； 最后，在农作物病虫害数据库上对提出的目标检测模型进行了训练和测试，平均精度高达90.54％。

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通过智能算法来识别叶子的病虫害程度，

葡萄病害是造成葡萄严重减产的主要因素。所以发展是当务之急 葡萄叶片病害的自动识别方法。深度学习技术 最近在各种计算机视觉问题上取得了令人印象深刻的成就 启发我们将其应用到葡萄病害的鉴定工作中。提出了一种基于集成方法的联合卷积神经网络（CNNs）结构。建议的CNNs体系结构，即UnitedModel，旨在区分 葡萄常见病叶黑腐病和健康的叶子。多个cnn的组合使得提议的UnitedModel能够提取互补的鉴别特征。从而增强了UnitedModel的代表性。UnitedModel已在hold-out PlantVillage数据集上进行了评估，并与几种最新的CNN模型进行了比较。这个论文实验结果表明，UnitedModel在各种评价指标上都取得了最好的性能。UnitedModel的平均验证精度为99.17%，测试准确率98.57%，可作为决策支持工具帮助农民识别葡萄病害。