基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物健康檢測實(shí)現(xiàn)

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摘  要：為幫助人們解決農(nóng)作物健康問題，提升農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的效率和質(zhì)量，該研究基于ResNet50與YOLOv5深度學(xué)習(xí)算法，設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)一個(gè)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的多模塊圖像檢測系統(tǒng)，并使用PyQt5技術(shù)進(jìn)行可視化。通過數(shù)據(jù)增強(qiáng)、學(xué)習(xí)率優(yōu)化、超參數(shù)調(diào)整以及遷移學(xué)習(xí)操作，實(shí)現(xiàn)ResNet50與YOLOv5模型對農(nóng)作物病蟲害和健康的準(zhǔn)確檢測；驗(yàn)證結(jié)果表明該系統(tǒng)在病害識別、缺水識別、缺微量元素識別、毒性植株識別和雜草檢測等模塊均達(dá)到良好的識別水平，證明該系統(tǒng)的可行性與實(shí)用性。（剩余3760字）