马铃薯叶片病害识别系统+Python+图像识别+人工智能+深度学习+卷积神经算法+计算机课设项目

一、介绍

马铃薯叶片病害识别系统。本项目使用Python作为主要开发语言,基于TensorFlow等深度学习框架搭建ResNet50卷积神经算法网络模型,通过对收集到的3种常见的马铃薯叶片病害数据集('早疫病', '健康', '晚疫病')进行训练得到一个识别精度较高的模型,然后将模型以H5格式文件形式保存到本地。在使用Django作为Web网页端开发框架,前端使用HTML,CSS这些搭建界面,实现用户上传一张马铃薯叶片病害图片识别其名称。


本项目通过开发一个基于深度学习的马铃薯叶片病害识别系统,能够自动检测和识别马铃薯叶片的常见病害,包括早疫病、晚疫病以及健康状态。项目采用Python作为主要开发语言,利用TensorFlow等深度学习框架构建了ResNet50卷积神经网络模型,通过对三类马铃薯叶片病害数据集的训练,实现了高精度的识别效果。模型训练完成后,保存为H5格式文件,并通过Django框架搭建Web界面,使用户能够上传图片并实时获取识别结果。

马铃薯作为全球重要的粮食作物之一,其产量和质量受到叶片病害的严重威胁。传统的病害检测方法依赖于农民或农业专家的经验,存在主观性强、误判率高、效率低等问题。随着农业种植面积的不断扩大和生产管理精细化需求的增加,迫切需要一种快速、准确且自动化的病害识别方法。通过引入深度学习技术,能够显著提高病害识别的速度和准确性,为农民和农业生产者提供了便捷的工具,有助于及时采取防治措施,减少病害造成的经济损失。

本项目的开发不仅展示了深度学习在农业领域的应用潜力,还为智能农业的发展提供了有力支持。通过将机器学习模型与Web应用相结合,实现了病害识别的可视化和便捷化,为推动农业智能化转型提供了示范。未来,系统可以进一步扩展,支持更多类型的作物病害识别,提升模型的泛化能力,为精准农业和智能化病害防控贡献力量。

二、系统效果图片展示

三、演示视频 and 完整代码 and 安装

地址:https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/fnc94f56thsub26t

四、更多

如需人工智能,图像识别等类似项目均可联系作者帮助。

相关推荐
说私域几秒前
基于开源链动2+1模式AI智能名片S2B2C商城小程序的市场份额扩张路径研究
人工智能·小程序·开源
文火冰糖的硅基工坊10 分钟前
[人工智能-大模型-72]:模型层技术 - 模型训练六大步:①数据预处理 - 基本功能与对应的基本组成函数
开发语言·人工智能·python
东经116度43 分钟前
权重初始化方法详解
深度学习·机器学习·xavier初始化·全零初始化·随机初始化·he初始化
晚霞apple1 小时前
三维重建技术的未来创新方向
论文阅读·人工智能·深度学习·神经网络·机器学习
NocoBase1 小时前
GitHub 上最值得关注的 14 个开源 AI 低代码工具
人工智能·低代码·github
无风听海1 小时前
神经网络之语义空间
人工智能·深度学习·神经网络
cxr8281 小时前
AI提示工程第一性原理:精通原子提示,激发语言模型的基本单位
人工智能·语言模型·自然语言处理
X.AI6662 小时前
YouTube评论情感分析项目84%正确率:基于BERT的实战复现与原理解析
人工智能·深度学习·bert
Python×CATIA工业智造2 小时前
Pycatia二次开发基础代码解析:组件识别、选择反转与链接创建技术解析
python·pycharm
艾莉丝努力练剑2 小时前
【C++:继承】面向对象编程精要:C++继承机制深度解析与最佳实践
开发语言·c++·人工智能·继承·c++进阶