基于深度学习的农作物健康检测实现

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摘  要：为帮助人们解决农作物健康问题，提升农业生产的效率和质量，该研究基于ResNet50与YOLOv5深度学习算法，设计并实现一个应用于农业领域的多模块图像检测系统，并使用PyQt5技术进行可视化。通过数据增强、学习率优化、超参数调整以及迁移学习操作，实现ResNet50与YOLOv5模型对农作物病虫害和健康的准确检测；验证结果表明该系统在病害识别、缺水识别、缺微量元素识别、毒性植株识别和杂草检测等模块均达到良好的识别水平，证明该系统的可行性与实用性。（剩余3671字）

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