基于深度學習的農(nóng)場蟲情檢測算法研究及實現(xiàn)

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摘要：傳統(tǒng)的病蟲害防治手段需要消耗大量人力、物力，且達不到很高的精確度，為了更科學、高效地做好農(nóng)場病蟲害防治工作，本文結(jié)合深度學習技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)研發(fā)了蟲情檢測系統(tǒng)進行病蟲害的遠程檢測，提高防治工作的效率。該系統(tǒng)采用YOLO-v5 網(wǎng)絡(luò)模型，結(jié)合遷移學習，訓練學習了林業(yè)常見害蟲和農(nóng)田常見害蟲的特征，實現(xiàn)了高效的檢測識別。（剩余1148字）