一种基于深度学习的荔枝病虫害识别方法.pdf

基于深度学习的茶树病虫害识别方法研究.docx 基于深度学习的茶树病虫害识别方法研究一、引言茶树作为我国重要的经济作物之一，其生长状况直接关系到茶叶的产量与品质。然而，茶树在生长过程中常常会遇到各种病虫害的侵袭，这些病虫害不仅影响茶树的正常生长，还会对茶叶的产量和品质造成严重影响。因此，如何有效地识别茶树的病虫害，成为了茶叶产业中亟待解决的问题。近年来，随着深度学习技术的不断发展，基于深度学习的茶树病虫害识别方法逐渐成为了研究的热点。本文旨在研究基于深度学习的茶树病虫害识别方法，为茶叶产业的可持续发展提供技术支持。二、研究背景及意义随着人工智能技术的不断发展，深度学习在计算机视觉领域的应用越来越广泛。茶树病虫害的识别传统上依赖于人工

2025-04-06 约3.3千字 7页立即下载

基于深度学习和注意力机制的病虫害识别方法研究.pdf 摘要农作物在整个生长过程中会受到不同程度的病害和虫害影响，使得产量通常达不到预期甚至损失严重。基于深度学习的图像识别方法的发展突飞猛进，为病虫害识别提供了可能。在病害识别中，除了需要提取叶片病斑颜色和形状作为区分依据外，还需要根据病斑数量和区域来进一步区分病害程度。在虫害识别中，虫害所在区域通常背景复杂，同一虫害存在不同姿态和颜色。根据病害与虫害的不同特性，本文针对病害识别与虫害识别问题分别提出了解决方案，主要研究成果包括： (1)提出了一种基于频域空间注意力Efficient

2025-06-12 约9.36万字 56页立即下载

基于ResNet的植物病虫害识别方法研究.docx 基于ResNet的植物病虫害识别方法研究一、引言随着农业科技的快速发展，植物病虫害的准确识别已成为提升农作物产量和质量的关键环节。传统的植物病虫害识别方法依赖于人工诊断，但这种方法耗时且易受人为因素影响。近年来，深度学习技术的快速发展为植物病虫害的自动识别提供了新的解决方案。本文将探讨基于ResNet的植物病虫害识别方法的研究。二、植物病虫害识别的现状与挑战植物病虫害的种类繁多，其形态特征差异大，识别难度较高。传统的图像处理方法往往难以有效提取病害的特征信息。随着深度学习技术的发展，利用卷积神经网络进行植物病虫害识别成为一种有效的手段。然而，由于植物病虫害图像的复杂性，如何设计有效的网

2025-03-07 约4.66千字 9页立即下载

一种作物病虫害识别方法及装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112989969 A (43)申请公布日 2021.06.18 (21)申请号 202110221087.5 (22)申请日 2021.02.26 (71)申请人清远

2023-06-06 约1.38万字 12页立即下载

基于深度学习的茶树病虫害识别研究.docx 基于深度学习的茶树病虫害识别研究一、引言茶树作为我国重要的经济作物之一，其生长过程中的病虫害问题一直是影响茶叶产量和品质的关键因素。传统的茶树病虫害识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法不仅效率低下，而且准确度受人为因素影响较大。近年来，随着深度学习技术的发展，人工智能在农业领域的应用越来越广泛。本文旨在探讨基于深度学习的茶树病虫害识别研究，以提高茶树病虫害识别的准确性和效率。二、研究背景及意义 深度学习是一种机器学习方法，通过模拟人脑神经网络的工作方式，对大量数据进行学习和分析，从而实现对复杂模式的识别和分类。在茶树病虫害识别领域，深度学习技术可以通过对病虫害图像的深度学习，自

2025-03-16 约小于1千字 2页立即下载

基于深度学习的大豆病虫害的检测与识别.docx 基于深度学习的大豆病虫害的检测与识别一、引言大豆作为我国的主要农作物之一，其产量的稳定和质量的保障对于农业发展和食品安全具有至关重要的意义。然而，大豆在生长过程中常常遭受各种病虫害的侵袭，这严重影响了大豆的产量和品质。因此，对大豆病虫害的检测与识别成为了农业生产中的重要环节。近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的大豆病虫害检测与识别方法逐渐成为了研究热点。本文旨在探讨基于深度学习的大豆病虫害的检测与识别的相关技术与方法，以提高大豆病虫害的检测与识别的准确性和效率。二、深度学习在大豆病虫害检测与识别中的应用 深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，具有强大的特征提取和分类能力

2025-03-07 约4.14千字 8页立即下载

基于深度学习的水稻病虫害识别研究.docx 基于深度学习的水稻病虫害识别研究一、引言水稻作为我国主要的粮食作物之一，其产量的稳定与健康生长对于国家粮食安全至关重要。然而，病虫害是影响水稻生长的重要因素之一。传统的病虫害识别方法主要依赖于人工观察和经验判断，这种方法效率低下且易受人为因素影响。近年来，随着深度学习技术的快速发展，利用计算机视觉技术进行水稻病虫害识别已成为研究热点。本文旨在探讨基于深度学习的水稻病虫害识别研究，为提高水稻种植的智能化水平和病虫害防治效率提供理论支持。二、研究背景及意义 深度学习是一种模拟人脑神经网络的工作方式，通过大量数据的训练和学习，能够自动提取数据的特征并进行分类和识别。将深度学习应用于水稻病虫害识

2025-03-20 约4.81千字 9页立即下载

基于深度学习的秧苗病虫害识别技术研究.pdf 摘要粮食安全是当前社会发展的基石，而智慧农业的发展则是互联网在农业领域的必然方向。对于秧苗病虫害的检测和识别，不仅能够提升秧苗种植的信息管理水平，还能保障秧苗的健康生长。这对现代农业的发展具有重要意义。传统的秧苗病虫害检测方法主要以人工手动提取病虫害特征，使用传统的机器学习算法进行病虫害分类识别。随着深度神经网络技术的出现，在水稻病虫害识别领域，深度神经网络也得到了广泛地应用。但目前来讲，对于秧苗病虫害识别的研究还存在着移动端模型部署权重过大、检测准确率低以及大小目标检测性能不平衡的问题。本文选取秧苗田间常见的白叶枯病、稻瘟病以及褐斑病作为病虫害识别重点研究内容，通过构建特征

2025-04-08 约8.16万字 65页立即下载

基于深度学习技术的植物病虫害识别论文.docx 基于深度学习技术的植物病虫害识别论文摘要：随着农业现代化的发展，植物病虫害的识别和防治对于保障农业生产具有重要意义。近年来，深度学习技术在图像识别领域的应用取得了显著成果，为植物病虫害识别提供了新的技术途径。本文旨在探讨基于深度学习技术的植物病虫害识别方法，分析其优势、挑战及发展趋势，以期为相关研究和应用提供参考。关键词：深度学习；植物病虫害；图像识别；机器学习一、引言（一）深度学习技术在植物病虫害识别中的应用背景 1.内容一：农业生产的迫切需求 1.1植物病虫害严重影响农业生产植物病虫害是农业生产中常见的问题，不仅导致作物减产，还可能引发粮食安全问题。因此，准确识别和及时防治植物

2025-04-10 约6.86千字 14页立即下载

一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利].docx PAGE 1- 一种基于改进卷积神经网络的植物叶片病虫害识别方法[发明专利] 一、背景与意义 (1)随着全球气候变化和农业生产的快速发展，植物病虫害问题日益严重，对农作物产量和品质造成了巨大影响。据统计，全球每年因病虫害损失高达数千亿美元，其中叶片病虫害是造成损失的主要原因之一。传统的病虫害识别方法主要依赖于人工经验，不仅效率低下，而且准确性受限于操作人员的专业水平。因此，开发一种高效、准确的植物叶片病虫害识别系统具有重要的现实意义。 (2)近年来，随着深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）在图像识别领域取得了显著成果。CNN具有强大的特征提取和分类能力，能够自动学习图像中的特征，为植

2025-01-18 约3.48千字 7页立即下载

基于GIS的农作物病虫害受灾程度可视化识别方法研究.pptx 基于GIS的农作物病虫害受灾程度可视化识别方法研究汇报人： 2024-02-04 目录 CONTENTS 研究背景与意义 GIS技术与农作物病虫害关联性分析可视化识别方法研究与实现案例分析：某地区农作物病虫害受灾程度可视化识别结论与展望 01 研究背景与意义 03 病虫害防治需求迫切需要采取有效的措施进行防治，以保障农业生产的稳定和安全。 01 农作物病虫害种类多、分布广包括病毒、细菌、真菌等引起的病害，以及昆虫、螨类等引起的虫害。 02 病虫害对农业生产造成严重影响导致农作物减产、品质下降，甚至绝收，给农民带来巨大的经济损失。 GIS技术简介 01 GIS（地理信息系统）是一种

2024-06-10 约2.86千字 28页立即下载

基于知识图谱的植物病虫害识别方法、系统、设备及存储介质.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号CN117726920A (43)申请公布日2024.03.19 (21)申请号202311765437.XG06N3/0455(2023.01)

2024-03-16 约2.98万字 22页立即下载

一种基于深度卷积网络与迁移学习的柑橘虫害识别方法.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112966621 A (43)申请公布日 2021.06.15 (21)申请号 202110274911.3 (22)申请日 2021.03.15 (71)申请人四川天责信科技有限公司

2023-06-06 约8.18千字 9页立即下载

基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法：精度提升与应用探索.docx 基于改进卷积神经网络的水稻叶片病虫害识别方法：精度提升与应用探索一、引言 1.1研究背景与意义水稻作为全球最重要的粮食作物之一，在保障粮食安全和维持人类生计方面扮演着举足轻重的角色。中国作为水稻种植大国，种植历史源远流长，水稻种植面积广泛，南至海南岛，北至黑龙江，东至沿海地区，西至云贵高原，几乎遍布全国各个地区。据统计数据显示，中国水稻年产量长期稳定在较高水平，占据全球水稻总产量的相当比例，养活了数以亿计的人口。除了作为主食，水稻产业还带动了种子培育、农机制造、农产品加工等相关产业链的发展，为农村劳动力提供了大量的就业机会，有力地促进了农民增收和农村经济的繁荣。此外，稻田生态系统作为独特

2025-04-23 约4.29万字 33页立即下载

基于超轻量级高效卷积神经网络的农作物病虫害识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463651 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210012912.5 (22)申请日 2022.01.07 (71)申请人武汉大学地址 430072 湖

2023-05-04 约9.67千字 10页立即下载