黄龙病(柑橘)数据集，一共5507张RGB图像。

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叶病检测 使用预先训练的深度学习架构（即VGG16网络），通过PlantVillage数据集中的图像对农作物病害进行分类。 该模型是通过回调实现的-提前停止，降低高原学习率和模型检查点。 对于VGG16 net，使用70295张图像的分类精度约为95％。 通过修改图像数量，设置各种批处理大小以及更改权重和偏差学习率来评估模型的性能。 图像数量极大地影响了模型的性能。 在至少95％的时间正确识别出农作物病害的情况下，我们可以渴望帮助我们的农民及早发现农作物感染。 这将帮助他们计划比他们之前遵循的技术更有效的耕作技术。 模型的架构图 图形用户界面 运行代码 开放式终端和 步骤1：python3 PRED_API.py 步骤2：CD前端 步骤3：npm i 第4步：启动npm，这将启动基于React的前端 保存的权重存储在best-model.h5中 Model.ipynb具有模型

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针对目前水稻病害图像识别系统依赖于数码相机和计算机，缺乏便携性和实时性的问题，设计了一个款待基于Android手机的水稻病害害图像辨认出别系统。系统通过分水稻稻瘟病，胡麻斑病，干尖线虫病，白叶枯病四种病害的颜色，形状，纹理特征，采用图像预处理，图像增强，图像分割，特征提取以及图像识别的处理实验结果表明，系统准确率可及性9 3 .7 8％ ，正检率9 6 .2 2％ ，误检率6 .2 2％ ，方法，实现基于图像识别的及时准确诊断水稻病害类型的目的。 ，虚警率1 0.5 6％，平均诊断用时2 0.8 0 2秒。该系统能有效地拍摄并诊断水稻病害，Swift，准确地给出病害防治措施。

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