基于深度学习的鹰嘴桃病虫害监测技术研究

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摘  要：针对传统病害鉴定方法效率不高、操作复杂等的问题，提出了一种基于深度学习的鹰嘴桃病虫害识别算法。该算法基于ResNet50网络架构，运用图像识别技术与深度学习相结合的方式，构建了一套高效的病虫害监测系统，能够迅速且准确地识别各类病虫害。首先针对河源连平地区鹰嘴桃的14种常见病虫害，建立了专门的数据集；其次利用深度残差网络模型进行了训练；最后利用PyQt5开发了图形化用户界面，实现了病虫害的自动诊断。（剩余7925字）

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