“作物医生”-作物病害在线诊治系统的设计与实现
这是一篇关于病害诊断,迁移学习,卷积神经网络,Python语言,Django框架的论文, 主要内容为自“十四五”以来,国家着重发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。其中,农作物病害的防治和诊断是十分重要的一项环节,及时有效的诊治病害是当前全球新冠肺炎持续蔓延的大背景下,稳住农业大局,确保粮食作物稳产增产的重要手段。长期以来,人们通过经验主义的方式和传统图像检测手段来判断农作物是否遭受病害的侵袭,不但效率低下,病害得不到及时有效的防治,还耗费了大量的人力和财力。在农业与信息化交互的大背景下,越来越多的智慧农机技术下沉基层,致力于农作物的稳产增产,率先进入农业4.0阶段。其中机器学习技术作为实现精准农业的重要手段,被不断应用到作物病害的在线识别的领域中,成为现代化农场管理的重要手段,也是农业从业者日常维护管理的重要工具。本研究依据工业工程与管理中“改善创新”的思想,依托信息管理与信息系统手段,基于Python语言和Django框架设计并实现了“作物医生”作物病害在线诊治系统。本文围绕“作物医生”作物病害在线诊治系统的设计与开发做了如下工作:(1)基于迁移学习的病害诊断研究。本部分通过大量资料查阅和文献研究,在开源数据集中获取并整理大量样本数据,对作物病害图像进行阈值分割、旋转平移、缩放调整等方式进行预处理后,根据作物和病害种类人工分为81个类别,每一种类别按比例分为训练集,测试集和验证集,在Pytorch深度学习框架下,分别对Res Net 18、Res Net 34、VGG 16和Inception V3四种预训练模型基于预处理后的数据集进行迁移学习训练,通过训练数据和得分筛选,选出两种作物病害诊断模型,设计了快速诊断和精准诊断两种识别模式,应用于“作物医生”系统的搭建,实现对包含13种作物在内的81类作物病虫害进行在线诊断,并通过各类书籍和专业材料的凝练汇总,构建农业植保知识手册体系,应用于病害诊断后的植保信息提示和植保信息知识图谱功能中。(2)基于Django的“作物医生”Web系统开发,综合应用软件工程学方法和Django开发框架,进行作物病害在线诊治系统的整体设计以及各模块功能的实现。作物病害在线诊治系统共有四个主体模块:分别为用户登录注册模块、作物病害在线诊断模块、植保信息知识图谱模块、图文展示模块,实现用户一站式病害检测和诊断书获取功能、植保信息手册一键获取功能和用户注册登录等功能。诊治一体化,是“作物医生”系统的职责和意义所在。系统旨在为农业工作者和农业科研人员提供农作物病害一站式服务平台,为精准化农业和农业领域轻量级系统的研究和发展起到一定的积极作用。
“作物医生”-作物病害在线诊治系统的设计与实现
这是一篇关于病害诊断,迁移学习,卷积神经网络,Python语言,Django框架的论文, 主要内容为自“十四五”以来,国家着重发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。其中,农作物病害的防治和诊断是十分重要的一项环节,及时有效的诊治病害是当前全球新冠肺炎持续蔓延的大背景下,稳住农业大局,确保粮食作物稳产增产的重要手段。长期以来,人们通过经验主义的方式和传统图像检测手段来判断农作物是否遭受病害的侵袭,不但效率低下,病害得不到及时有效的防治,还耗费了大量的人力和财力。在农业与信息化交互的大背景下,越来越多的智慧农机技术下沉基层,致力于农作物的稳产增产,率先进入农业4.0阶段。其中机器学习技术作为实现精准农业的重要手段,被不断应用到作物病害的在线识别的领域中,成为现代化农场管理的重要手段,也是农业从业者日常维护管理的重要工具。本研究依据工业工程与管理中“改善创新”的思想,依托信息管理与信息系统手段,基于Python语言和Django框架设计并实现了“作物医生”作物病害在线诊治系统。本文围绕“作物医生”作物病害在线诊治系统的设计与开发做了如下工作:(1)基于迁移学习的病害诊断研究。本部分通过大量资料查阅和文献研究,在开源数据集中获取并整理大量样本数据,对作物病害图像进行阈值分割、旋转平移、缩放调整等方式进行预处理后,根据作物和病害种类人工分为81个类别,每一种类别按比例分为训练集,测试集和验证集,在Pytorch深度学习框架下,分别对Res Net 18、Res Net 34、VGG 16和Inception V3四种预训练模型基于预处理后的数据集进行迁移学习训练,通过训练数据和得分筛选,选出两种作物病害诊断模型,设计了快速诊断和精准诊断两种识别模式,应用于“作物医生”系统的搭建,实现对包含13种作物在内的81类作物病虫害进行在线诊断,并通过各类书籍和专业材料的凝练汇总,构建农业植保知识手册体系,应用于病害诊断后的植保信息提示和植保信息知识图谱功能中。(2)基于Django的“作物医生”Web系统开发,综合应用软件工程学方法和Django开发框架,进行作物病害在线诊治系统的整体设计以及各模块功能的实现。作物病害在线诊治系统共有四个主体模块:分别为用户登录注册模块、作物病害在线诊断模块、植保信息知识图谱模块、图文展示模块,实现用户一站式病害检测和诊断书获取功能、植保信息手册一键获取功能和用户注册登录等功能。诊治一体化,是“作物医生”系统的职责和意义所在。系统旨在为农业工作者和农业科研人员提供农作物病害一站式服务平台,为精准化农业和农业领域轻量级系统的研究和发展起到一定的积极作用。
“作物医生”-作物病害在线诊治系统的设计与实现
这是一篇关于病害诊断,迁移学习,卷积神经网络,Python语言,Django框架的论文, 主要内容为自“十四五”以来,国家着重发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。其中,农作物病害的防治和诊断是十分重要的一项环节,及时有效的诊治病害是当前全球新冠肺炎持续蔓延的大背景下,稳住农业大局,确保粮食作物稳产增产的重要手段。长期以来,人们通过经验主义的方式和传统图像检测手段来判断农作物是否遭受病害的侵袭,不但效率低下,病害得不到及时有效的防治,还耗费了大量的人力和财力。在农业与信息化交互的大背景下,越来越多的智慧农机技术下沉基层,致力于农作物的稳产增产,率先进入农业4.0阶段。其中机器学习技术作为实现精准农业的重要手段,被不断应用到作物病害的在线识别的领域中,成为现代化农场管理的重要手段,也是农业从业者日常维护管理的重要工具。本研究依据工业工程与管理中“改善创新”的思想,依托信息管理与信息系统手段,基于Python语言和Django框架设计并实现了“作物医生”作物病害在线诊治系统。本文围绕“作物医生”作物病害在线诊治系统的设计与开发做了如下工作:(1)基于迁移学习的病害诊断研究。本部分通过大量资料查阅和文献研究,在开源数据集中获取并整理大量样本数据,对作物病害图像进行阈值分割、旋转平移、缩放调整等方式进行预处理后,根据作物和病害种类人工分为81个类别,每一种类别按比例分为训练集,测试集和验证集,在Pytorch深度学习框架下,分别对Res Net 18、Res Net 34、VGG 16和Inception V3四种预训练模型基于预处理后的数据集进行迁移学习训练,通过训练数据和得分筛选,选出两种作物病害诊断模型,设计了快速诊断和精准诊断两种识别模式,应用于“作物医生”系统的搭建,实现对包含13种作物在内的81类作物病虫害进行在线诊断,并通过各类书籍和专业材料的凝练汇总,构建农业植保知识手册体系,应用于病害诊断后的植保信息提示和植保信息知识图谱功能中。(2)基于Django的“作物医生”Web系统开发,综合应用软件工程学方法和Django开发框架,进行作物病害在线诊治系统的整体设计以及各模块功能的实现。作物病害在线诊治系统共有四个主体模块:分别为用户登录注册模块、作物病害在线诊断模块、植保信息知识图谱模块、图文展示模块,实现用户一站式病害检测和诊断书获取功能、植保信息手册一键获取功能和用户注册登录等功能。诊治一体化,是“作物医生”系统的职责和意义所在。系统旨在为农业工作者和农业科研人员提供农作物病害一站式服务平台,为精准化农业和农业领域轻量级系统的研究和发展起到一定的积极作用。
“作物医生”-作物病害在线诊治系统的设计与实现
这是一篇关于病害诊断,迁移学习,卷积神经网络,Python语言,Django框架的论文, 主要内容为自“十四五”以来,国家着重发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。其中,农作物病害的防治和诊断是十分重要的一项环节,及时有效的诊治病害是当前全球新冠肺炎持续蔓延的大背景下,稳住农业大局,确保粮食作物稳产增产的重要手段。长期以来,人们通过经验主义的方式和传统图像检测手段来判断农作物是否遭受病害的侵袭,不但效率低下,病害得不到及时有效的防治,还耗费了大量的人力和财力。在农业与信息化交互的大背景下,越来越多的智慧农机技术下沉基层,致力于农作物的稳产增产,率先进入农业4.0阶段。其中机器学习技术作为实现精准农业的重要手段,被不断应用到作物病害的在线识别的领域中,成为现代化农场管理的重要手段,也是农业从业者日常维护管理的重要工具。本研究依据工业工程与管理中“改善创新”的思想,依托信息管理与信息系统手段,基于Python语言和Django框架设计并实现了“作物医生”作物病害在线诊治系统。本文围绕“作物医生”作物病害在线诊治系统的设计与开发做了如下工作:(1)基于迁移学习的病害诊断研究。本部分通过大量资料查阅和文献研究,在开源数据集中获取并整理大量样本数据,对作物病害图像进行阈值分割、旋转平移、缩放调整等方式进行预处理后,根据作物和病害种类人工分为81个类别,每一种类别按比例分为训练集,测试集和验证集,在Pytorch深度学习框架下,分别对Res Net 18、Res Net 34、VGG 16和Inception V3四种预训练模型基于预处理后的数据集进行迁移学习训练,通过训练数据和得分筛选,选出两种作物病害诊断模型,设计了快速诊断和精准诊断两种识别模式,应用于“作物医生”系统的搭建,实现对包含13种作物在内的81类作物病虫害进行在线诊断,并通过各类书籍和专业材料的凝练汇总,构建农业植保知识手册体系,应用于病害诊断后的植保信息提示和植保信息知识图谱功能中。(2)基于Django的“作物医生”Web系统开发,综合应用软件工程学方法和Django开发框架,进行作物病害在线诊治系统的整体设计以及各模块功能的实现。作物病害在线诊治系统共有四个主体模块:分别为用户登录注册模块、作物病害在线诊断模块、植保信息知识图谱模块、图文展示模块,实现用户一站式病害检测和诊断书获取功能、植保信息手册一键获取功能和用户注册登录等功能。诊治一体化,是“作物医生”系统的职责和意义所在。系统旨在为农业工作者和农业科研人员提供农作物病害一站式服务平台,为精准化农业和农业领域轻量级系统的研究和发展起到一定的积极作用。
“作物医生”-作物病害在线诊治系统的设计与实现
这是一篇关于病害诊断,迁移学习,卷积神经网络,Python语言,Django框架的论文, 主要内容为自“十四五”以来,国家着重发展智慧农业,建立农业农村大数据体系,推动新一代信息技术与农业生产经营深度融合。其中,农作物病害的防治和诊断是十分重要的一项环节,及时有效的诊治病害是当前全球新冠肺炎持续蔓延的大背景下,稳住农业大局,确保粮食作物稳产增产的重要手段。长期以来,人们通过经验主义的方式和传统图像检测手段来判断农作物是否遭受病害的侵袭,不但效率低下,病害得不到及时有效的防治,还耗费了大量的人力和财力。在农业与信息化交互的大背景下,越来越多的智慧农机技术下沉基层,致力于农作物的稳产增产,率先进入农业4.0阶段。其中机器学习技术作为实现精准农业的重要手段,被不断应用到作物病害的在线识别的领域中,成为现代化农场管理的重要手段,也是农业从业者日常维护管理的重要工具。本研究依据工业工程与管理中“改善创新”的思想,依托信息管理与信息系统手段,基于Python语言和Django框架设计并实现了“作物医生”作物病害在线诊治系统。本文围绕“作物医生”作物病害在线诊治系统的设计与开发做了如下工作:(1)基于迁移学习的病害诊断研究。本部分通过大量资料查阅和文献研究,在开源数据集中获取并整理大量样本数据,对作物病害图像进行阈值分割、旋转平移、缩放调整等方式进行预处理后,根据作物和病害种类人工分为81个类别,每一种类别按比例分为训练集,测试集和验证集,在Pytorch深度学习框架下,分别对Res Net 18、Res Net 34、VGG 16和Inception V3四种预训练模型基于预处理后的数据集进行迁移学习训练,通过训练数据和得分筛选,选出两种作物病害诊断模型,设计了快速诊断和精准诊断两种识别模式,应用于“作物医生”系统的搭建,实现对包含13种作物在内的81类作物病虫害进行在线诊断,并通过各类书籍和专业材料的凝练汇总,构建农业植保知识手册体系,应用于病害诊断后的植保信息提示和植保信息知识图谱功能中。(2)基于Django的“作物医生”Web系统开发,综合应用软件工程学方法和Django开发框架,进行作物病害在线诊治系统的整体设计以及各模块功能的实现。作物病害在线诊治系统共有四个主体模块:分别为用户登录注册模块、作物病害在线诊断模块、植保信息知识图谱模块、图文展示模块,实现用户一站式病害检测和诊断书获取功能、植保信息手册一键获取功能和用户注册登录等功能。诊治一体化,是“作物医生”系统的职责和意义所在。系统旨在为农业工作者和农业科研人员提供农作物病害一站式服务平台,为精准化农业和农业领域轻量级系统的研究和发展起到一定的积极作用。
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