基于机器视觉的温室番茄灰霉病实时识别模型构建与田间验证

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摘要：针对温室番茄灰霉病人工识别效率低、误判率高且难以满足实时防控需求的问题，本研究提出基于机器视觉的病害实时识别方案。通过搭建多环境图像采集系统，获取不同生育期、不同感病程度的番茄灰霉病图像数据集（共12 000张），采用改进YOLOv8算法构建识别模型，并设计《番茄灰霉病病害等级与识别精度关联量表》《模型田间适应性评价量表》进行量化分析。（剩余4544字）

试读结束

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