最近收集整理了大量的农作物分布的遥感监测数据,废话不多说,分享给大家,后面会持续更新!!
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农作物
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该数据集可以用于深度学习与农作物方面图像处理研究。 该数据集包含了水稻、玉米、小麦、甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共8种作物的75000 多幅图像。前五种作物为大田作物(FC, field crops),后三种为经济作物...
基于AI农作物病虫害预警系统源码。基于AI的农作物病虫害预警系统,是一个助农项目。病虫害查询,通过AI图片识别,帮助农民第一时间识别病虫害原因,在通过后端算法,病害无法覆盖到植物的方方面面,再次提供植物查询...
YOLO高分设计资源源码,详情请查看资源内容中使用说明 YOLO高分设计资源源码,详情请查看资源内容中使用说明 YOLO高分设计资源源码,详情请查看资源内容中使用说明 YOLO高分设计资源源码,详情请查看资源内容中使用...
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该项目主要致力于解决农作物病害检测的问题,特别是针对叶子病害的自动检测和分类。使用深度学习技术和计算机视觉算法来自动识别叶子病害。通过使用该项目,农民可以快速、准确地检测作物是否受到病害侵害,从而采取...
训练好的模型在\run\train\exp23\weights文件夹,更多模型已经放在https://github.com/weirdfish23/yolov5-pest-insects ,模型类别名为: {0: 'Bemisia tabaci', 1: 'Macrolophus pygmaeus', 2: 'Nesidiocoris ...
基于Python的农作物病虫害识别分类项目 导语:农作物病虫害是现代农业生产中常见的问题,快速准确地识别和分类农作物受到的病虫害对于防控和治理农作物疾病具有重要意义。本文将介绍如何使用Python来构建一个基于...
然而每年由于农作物病虫害造成的损失巨大, 且传统的农作物病虫害识别方法效果并不理想. 同时近年深度学习飞速发展, 在图像分类与识别的方面取得了巨大进展. 因此本文通过基于深度学习的方法构建农作物病虫害图像...
包含了甜菜、苜蓿、葡萄、柑橘 、芒果共等8种作物
基于python的农作物病虫害识别分类项目源码+数据集+使用说明.zip 主要针对计算机相关专业的正在做毕设的学生和需要项目实战练习的学习者。也可作为课程设计、期末大作业。包含全部项目源码、该项目可以直接作为毕设...
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数学建模农作物种植问题
中国农作物生长发育状况资料数据集1.doc
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随着移动互联网的普及和智能手机的广泛使用,开发一款农作物销售APP(以下简称“wty20”),能够为农民提供一个直接面向市场的平台,同时让消费者享受到更加便捷的购买体验,具有重要的现实意义。综上所述,农作物...
这为农民提供了可以种植的多种农作物选择。 业务逻辑可以位于/code/mlr_algo.py目录中。 使用node.js对服务器进行编程。 要执行该项目,您只需要运行node.js-'server.js'脚本并导航到提示符下显示的ip地址即可访问...
中国农作物生长发育状况资料数据集2.doc
数据收集和预处理:收集包含不同农作物病虫害的图像数据集,并进行预处理。预处理包括图像的裁剪、缩放、增强等操作,以提升模型的识别准确性。 数据集划分:将数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型...
查询大量的信息化管理系统资料,根据问卷调查等相关方法,对比市场中的主流开发模式,分析用户的需求,部署与开发相关问题的系统结构,设计系统运行模式和总体方案,使用Python语言、DJANGO框架、MySQL数据库等关键...
玉米、水稻、甘蔗等农作物图片数据集(数据集包含30种不同类型的作物图像在单独的文件夹,每类农作物大约30张图片) 玉米、水稻、甘蔗等农作物图片数据集(数据集包含30种不同类型的作物图像在单独的文件夹,每类农...
农作物种植业HTML5模板是一款基于HTML5+CSS3实现的酷炫种植农场网站模板。.zip农作物种植业HTML5模板是一款基于HTML5+CSS3实现的酷炫种植农场网站模板。.zip
(完整版)农作物植保员中级理论知识试卷带答案.pdf
农作物重大病虫害数字化监测预警系统项目解决方案.pdf
农作物病害检测 详情请见 环境配置 python==2.7 tensorflow==1.2.1 使用方法 更改 plot.py 脚本中路径,运行该脚本,可以绘出数据分布的直方图 下载预训练模型 更改 plant_disease.py 中的输入文件路径,输出文件...
neo4j图数据库+python+知识图谱(适用于毕业/课程设计)
根据土壤信息进行数据挖掘,并在此基础上提出区域性作物的种植建议,不仅可以促进农作物生长从而带来经济效益,还可以改善土壤肥力,促进可持续发展。本文根据土土 壤养分元素[如:氮(N)、磷(P)、钾(K)等]的...
您可以在此处找到数据集,该数据集具有1.7 G的训练集(无节段的单株植物),这里的问题是杂草幼苗很像农作物幼苗,我们的目标是能够使用机器学习和深度学习技术来区分它们。 你可以找到项目报告安装他的项目需要...