江西省水稻主要病虫害诊断与预测系统设计与实现

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摘要：文章采用YOLO v5 算法实现病虫害诊断，在病虫害测试集上的识别精度达到83.3%，可以认为模型达到了预期检测效果。病虫害预测预报采用了时间序列分析法、逐步判别分析法和历期预测法，对病虫害的发生进行不同时间尺度的预测，以适应不同的需求。最后，将这些功能集成在一个系统中，即水稻病虫害诊断与预测系统。（剩余5607字）

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