基于深度學習的農(nóng)作物健康檢測實現(xiàn)

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摘  要：為幫助人們解決農(nóng)作物健康問題，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，該研究基于ResNet50與YOLOv5深度學習算法，設計并實現(xiàn)一個應用于農(nóng)業(yè)領域的多模塊圖像檢測系統(tǒng)，并使用PyQt5技術(shù)進行可視化。通過數(shù)據(jù)增強、學習率優(yōu)化、超參數(shù)調(diào)整以及遷移學習操作，實現(xiàn)ResNet50與YOLOv5模型對農(nóng)作物病蟲害和健康的準確檢測；驗證結(jié)果表明該系統(tǒng)在病害識別、缺水識別、缺微量元素識別、毒性植株識別和雜草檢測等模塊均達到良好的識別水平，證明該系統(tǒng)的可行性與實用性。（剩余3671字）