实战二十三：基于卷积神经网络的苹果病虫害图像检测完整代码数据

最新推荐文章于 2025-01-13 00:57:14 发布

程序员奇奇

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分类专栏：机器学习实战文章标签： cnn 人工智能神经网络卷积神经网络苹果病虫害图像检测水果病虫害识别

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/pythonyanyan/article/details/131616191

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本文档介绍了如何运用多层卷积神经网络进行38种农业病虫害的识别，特别关注苹果病虫害图像的检测。提供完整代码和数据资源，帮助读者深入理解并实践深度学习在农作物病虫害识别中的应用。

代码讲解：农业病虫害识别-基于多层卷积神经网络38类病虫害识别完整代码数据_哔哩哔哩_bilibili

数据展示：

from keras.preprocessing.image import ImageDataGenerator, load_img, img_to_array, array_to_img
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
from keras.layers import Activation, Dr

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基于深度学习神经网络的农业病虫害识别（完整代码+数据）

01-16

7875

基于深度学习神经网络的农业病虫害识别（完整代码+数据）

【动物识别】AlexNet神经网络动物识别系统【含GUI Matlab源码 2712期】

订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；

06-21

177

AlexNet神经网络动物识别系统完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！

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基于卷积神经网络的水果成熟度识别，resnet50，vgg16模型（pytorch框架，python代码）

蓝博AI的博客

12-10

4658

基于卷积神经网络的水果成熟度识别系统是在pytorch框架下实现的，这是一个完整的项目，包括代码，数据集，训练好的模型权重，模型训练记录，ui界面和各种模型指标图表等。系统中有两个模型可选resnet50模型和VGG16模型，这两个模型可用于模型效果对比。该系统涉及的技术栈有，UI界面：python + pyqt5，前端界面：python + flask。

Python基于深度学习的苹果叶片病害检测系统(源码+lw+部署文档+讲解等)

最新发布

卧龙文化工作室的博客

01-13

224

Python基于深度学习的苹果叶片病害检测系统(源码+lw+部署文档+讲解等)

基于yolov8苹果叶片病害识别系统（含UI界、Python代码、训练好的模型、数据集）

Python_csdn_csdn的博客

11-13

1787

苹果叶片病害检测技术在农业生产、病害防控和农作物管理等领域中具有重要意义，能够提高生产的效率并确保作物的健康。在现代农业管理中，快速且精准地检测苹果叶片的病害情况，能够帮助农户和农业管理人员更好地识别和处理病害，从而减少损失，优化防治资源的分配，特别是在自动化监测系统中，精准的病害检测是其高效运行的基础。同时，病害检测系统还能为农业生产提供数据支持，实现更好的监控和管理。苹果叶片病害检测技术已经在多个农业场景中得到广泛应用，如病害监测、农药喷洒决策、作物健康管理、产量预测等。

目标检测YOLO实战应用案例100讲-基于机器视觉的水稻病虫害监测预警（续）

qq_36130719的博客

11-20

984

由于摄像机拍摄成像参数、拍摄距离、角度变化和天气变化，水稻病害叶片采集面临运动模糊、尺度变化、复杂背景干扰、局部遮挡、光照变化等问题。为了满足大田水稻叶片病害识别试验需求，试验数据集来自鄂州市水稻种植试验基地（武汉大学转基因水稻国家重点实验室基地）。原数据集包含早、中、晚水稻12类主要病害叶片图像（稻瘟病、白叶枯病、纹枯病、胡麻斑病、条纹叶枯病、细菌性条斑病、恶苗病、稻曲病、叶鞘腐败病、细菌性褐斑病、稻粒黑粉病、矮缩病）以及健康叶图像，总计5459张。水稻病害类别分别用C1~C13表示。

045基于卷积神经网络的94种矿石识别

fggsetrgrdg的博客

03-22

1065

080python农业病虫害检测pyqt版本_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。089基于深度学习的小样本数据检测_含10多种模型包括alexnet、DenseNet、DLA、GoogleNet、Mobilenet、ResNet、ResNeXt、Shu。117nlp自然语言处理-文本情感分类-joy-sadness-anger-fear-love-surprise')

2025年课程设计机器学习&深度学习实战案例,含有python代码和教程 (4月10日已更新1179篇)

斌擎科技

10-05

9541

10月促销价99.9,适合初学python机器学习深度学习的学生,从入门到精通,专栏内含有讲解,每篇文章都含有对应的代码,会持续更新,更新至千篇案例,已经更新六百多个项。

大模型在农业领域的创新应用

AI天才研究院

10-20

1182

《大模型在农业领域的创新应用》关键词：大模型、农业、人工智能、机器学习、作物育种、病虫害预测摘要：本文深入探讨大模型在农业领域的创新应用。首先，我们回顾了农业领域的发展

python毕业设计:基于YOLOv5的苹果叶病害识别检测系统【代码+论文+PPT】

zsd12379的专栏

09-26

828

python毕业设计:基于YOLOv5的苹果叶病害识别检测系统，包括代码、论文、答辩PPT，点赞、收藏、关注后留言，我们会按时间顺序赠送部分资源。

基于yolov8的苹果叶病害检测系统python源码+onnx模型+评估指标曲线+精美GUI界面.zip

09-08

【测试环境】 windows10 anaconda3+python3.8 torch==1.9.0+cu111 ultralytics==8.2.70 【模型可以检测出类别】 cedar_apple_rust powdery_mildew healthy alternaria_leaf_spot brown_spot apple_rot block_rot apple_scab leaf_blot rust grey_spot mosaic frogeye_leaf_spot 更多实现细节参考博文：https://blog.youkuaiyun.com/FL1623863129/article/details/142014558

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害智能诊断系统【python源码+Pyqt5界面+数据集+训练代码】深度学习实战

11-02

496

本文基于YOLOv8深度学习框架，通过13775张图片，训练了一个进行苹果叶片病害智能诊断的识别模型,可用于检测9种不同的苹果病害。并基于此模型开发了一款带UI界面的苹果叶片病害智能诊断系统，可用于实时识别场景中的苹果病害类型，更方便进行功能的展示。本文提供了完整的Python代码和使用教程，给感兴趣的小伙伴参考学习，完整的代码资源文件获取方式见文末。💗博主介绍：本人八年大厂工作经验，专注于深度学习，机器学习等，Python，Java、小程序技术领域和毕业项目实战✌💗。👇🏻 精彩专栏推荐订阅👇🏻。

【毕业设计】基于深度学习的苹果树叶面病虫害识别算法系统 python 人工智能 CNN

Hai_Lang_IT的博客

12-06

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毕业设计-基于深度学习的苹果树页面病虫害识别算法系统的毕业设计。随着果树病虫害对果农产量和质量的威胁日益严重，开发一种高效准确的病虫害识别系统具有重要意义。该系统利用深度学习技术，结合大量的苹果树页面图像数据集，实现了自动化的病虫害识别功能。通过对苹果树页面图像进行处理和分析，系统能够快速准确地检测和分类不同类型的病虫害，为果农提供及时有效的防治措施。该系统在病虫害识别准确率和效率方面取得了令人满意的成果，这项毕业设计不仅在实际应用中具有重要价值，同时也展示了深度学习技术在农业领域的潜力和前景。

基于yolov5深度学习的苹果叶片病害检测系统——完整实现与代码分析

YOLO

11-26

1030

随着智能农业技术的飞速发展，深度学习和计算机视觉已经成为农业领域中应用最为广泛的技术之一。苹果叶片病害的检测和诊断对于提高果园管理效率、减少农药使用量、提高苹果品质至关重要。传统的人工检测方法往往需要大量的时间和人工成本，且容易受到环境因素影响。为了提高检测效率和准确率，基于深度学习的苹果叶片病害检测系统应运而生。本文将详细介绍如何使用YOLOv5深度学习模型构建苹果叶片病害检测系统，帮助果农快速准确地诊断苹果叶片的健康状况。

基于深度学习的高精度苹果检测识别系统（Python+Pyside6）

sc1434404661的博客

05-16

3250

基于深度学习的高精度苹果检测识别系统（PyTorch+Pyside6+模型）

英文论文（sci）解读复现【NO.13】基于YOLOv5的自然场景下苹果叶片病害实时检测

m0_70388905的博客

05-27

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针对自然场景中复杂背景下多尺度、异型苹果叶片病害的准确定位与识别问题，提出了一种基于改进YOLOv5s模型的苹果叶片病害检测方法。

基于深度学习的苹果叶片病害检测系统 —— YOLOv8 + UI界面 + 数据集

YOLO

12-03

715

本项目的目标是通过深度学习技术自动检测苹果叶片上的病害，并判断其类型。病害检测：通过摄像头或上传图像，自动检测苹果叶片上的病害类型。实时视频检测：利用摄像头进行实时检测，能够在田间地头快速判断病害。用户友好的UI界面：提供简洁直观的界面，支持图片上传和实时视频流检测，方便用户操作。本项目实现了基于YOLOv8的苹果叶片病害检测系统，结合PyQt5构建了简洁直观的用户界面。通过该系统，用户能够方便地进行病害检测，提升了农业病害管理的效率。数据集扩充：增加更多样本，提高模型的鲁棒性。实时检测优化。

基于YOLOv8深度学习的苹果叶片病害检测系统

YOLO

11-30

892

随着深度学习技术的发展，越来越多的农业应用开始采用深度学习算法进行病害识别，尤其是卷积神经网络（CNN）和目标检测算法如YOLO（You Only Look Once）系列，已经在植物病害检测中取得了显著的效果。未来，随着数据集的丰富和算法的进一步优化，系统的准确性和鲁棒性将进一步提升，能够更好地服务于农业领域。YOLOv8的主要工作流程包括：输入图像通过网络进行特征提取，模型预测出物体的边界框和类别，然后通过非最大值抑制（NMS）算法去除冗余的检测框，最终输出检测结果。使用YOLOv8进行模型训练。

基于深度学习的苹果叶片病害检测系统：YOLOv10 + UI界面 + 数据集

YOLO

12-06

719

实战二十三：基于卷积神经网络的苹果病虫害图像检测 完整代码数据

实战二十三：基于卷积神经网络的苹果病虫害图像检测完整代码数据