基于深度学习神经网络的农业病虫害识别(完整代码+数据)
项目概述:
建立高质量农作物害虫数据库的研究。在经过网络爬虫,数据库下载、实地拍摄等方法收集到害虫图像数据后,除了传统的人工筛选清洗数据以外,还基于视觉显著性理论,选定 GBVS 和 GrabCut 方法对数据集进行批量分割处理,提高数据集的质量。
利用云计算与深度学习技术训练高精度害虫识别模型的研究。使用 Inception-V3、MobileNet-V2 和 ResNet-50-V2 三种算法作为研究模型,基于 TensorFlow 框架在 Google Colab 云服务器上训练,并使用交叉检验和负样本检验对模型进行筛选,使模型的正负样本精度都达到可落地应用的标准。
使用云服务部署深度学习模型的研究。基于阿里云服务器 ECS , Docker 容器技术和 TensorFlow Serving 镜像,部署深度学习模型,以提供可跨平台访问的 RESTFul API。
开发一套 Web 端作物害虫识别系统,并支持跨平台、跨系统的无差别访问。基于 JS,Vue、TensorFlow 和 OpenCV 等框架技术,实现一个网页端的作物害虫智能识别系统,提供给所有操作系统的用户使用,降低开发与维护成本。
技术路线图
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