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果树病虫害智能诊断应用介绍

果树在生长周期中容易受到多种疾病的入侵,并且因全球气候和环境条件变化呈现出爆发式上升的趋势,因此识别病虫害的关键是能够在复杂的农业生态环境中及时准确的检测出果树的疾病。在实际的果树病虫害检测识别方法中依赖于人眼观察或是靠经验诊断造成诸多不便,因此,本系统根据提供的10000张果树病虫害图片数据集,采用深度学习技术构建病虫害智能诊断模型,针对用户提供的果树图片实现病虫害智能诊断服务。

应用标签:果树病虫害图片库;图像诊断;深度学习;人工智能;梨黑斑病;梨锈病;苹果花叶病;苹果锈病

打造精品果树病虫害图片库,实现智能、精准图像诊断

创建梨锈病、梨黑斑病、苹果花叶病和苹果锈病共10000张精品图片库,并通过深度学习实现4种疾病的智能识别。用户通过上传果树病虫害图片或直接拍照上传,给出相应的病害诊断,避免因仅凭经验诊断或肉眼观察造成识别错误,为用户提供新型检测识别方法。未来将会扩大病虫害识别范围,覆盖病虫害识别全领域。

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