一种作物病虫害识别方法及装置.pdf

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

一种农业病虫害识别诊断方法、系统及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 114565826 B (45)授权公告日 2022.07.22 (21)申请号 202210454540.1 G06V 10/774 (2022.01)

2023-05-10 约2.16万字 18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

一种基于深度学习的荔枝病虫害识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114463741 A (43)申请公布日 2022.05.10 (21)申请号 202210108805.2 G06N 3/04 (2006.01)

2023-05-04 约1.14万字 12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

农作物病虫害的分子识别与检测方法.pptx 农作物病虫害的分子识别与检测方法汇报人：可编辑 2024-01-06 目录 contents 引言农作物病虫害概述分子识别与检测技术基础农作物病虫害的分子识别方法 农作物病虫害的检测方法分子识别与检测技术在农作物病虫害防治中的应用与展望 01 引言随着全球气候变化和农业集约化程度的提高，农作物病虫害的发生和传播日益严重，对农业生产造成巨大损失。背景传统的病虫害识别和检测方法往往依赖于经验丰富的农技人员，且准确度有限。因此，发展新型的分子识别与检测方法对于提高病虫害防治效果、减少农药使用和保护生态环境具有重要意义。意义在此添加您的文本17字在此添加您的文本16字在此添加您

2025-06-06 约2.06千字 26页立即下载

一种农作物病虫害防治用撒药装置.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)实用新型专利 (10)授权公告号 CN 213819516 U (45)授权公告日 2021.07.30 (21)申请号 202022339211.1 (22)申请日 2020.10.20 (73)专利权人刘小艳地址 74

2023-03-18 约6.1千字 7页立即下载

一种农作物病虫草害识别方法、装置、系统及存储介质.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112966758 B (45)授权公告日 2022.04.15 (21)申请号 202110271820.4 G06V 10/77 (2022.01)

2023-06-06 约1.76万字 15页立即下载

2025-05-31 约2.87千字 26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

一种中药材病虫害识别和防治装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112970698 B (45)授权公告日 2022.06.03 (21)申请号 202110280800.3 审查员吴丹 (22)申请日 2021.03.16

2023-06-07 约1.72万字 15页立即下载

叶菜类作物病虫害的防治方法.pptx 叶菜类作物病虫害的防治方法汇报人：可编辑 2024-01-06 CATALOGUE 目录叶菜类作物常见病虫害 叶菜类作物病虫害防治原则叶菜类作物病虫害防治技术叶菜类作物病虫害防治案例分析叶菜类作物病虫害防治的未来展望 01 叶菜类作物常见病虫害 软腐病是一种常见的叶菜类作物病害，主要症状为叶片出现黄色或白色斑点，并伴有软化腐烂的现象。此病主要由细菌感染引起，可通过灌溉、施肥、修剪等农事操作传播。防治方法包括选用抗病品种、合理密植、加强田间管理等措施。软腐病霜霉病主要侵害叶菜类作物的叶片，导致叶片出现淡绿色或黄绿色斑纹，并伴有白色或灰色霉层。此病由真菌引起，在湿度高、通风不良的环境

2025-06-05 约1.68千字 21页立即下载

作物病虫害的生理防治方法.pptx 作物病虫害的生理防治方法汇报人：可编辑 2024-01-06 CATALOGUE 目录引言 作物病虫害的生理机制生理防治方法的原理常见的生理防治方法案例分析结论引言 01 通过防治病虫害，保护农作物免受侵害，确保其正常生长和产量。保护农作物健康维护生态平衡提高农业经济效益 病虫害防治有助于维护生态平衡，减少对环境的影响，促进可持续发展。有效防治病虫害可以降低经济损失，提高农业生产效益。 03 02 01 保障食品安全 病虫害防治是保障食品安全的重要环节，通过防治病虫害，降低农药残留，提高农产品质量。 作物病虫害的生理机制 02 气候变化、土壤湿度和酸碱度、光照等环境因素的

2025-06-08 约1.76千字 27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

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