一种马铃薯叶片病害识别方法及系统技术方案

本申请公开了一种马铃薯叶片病害识别方法及系统，涉及图形识别技术领域。其中方法包括：建立识别模型，并将识别模型部署在服务器上，识别模型采用ResNet152模型；获取待识别马铃薯叶片图像；通过网络将待识别马铃薯叶片图像上传至服务器；利用识别模型对待识别马铃薯叶片图像进行识别，获得病害类型；查询与病害类型对应的防治建议；展示病害类型和防治建议。本申请将深度学习技术应用到了马铃薯叶片病害的快速识别上，利用ResNet152模型实现了可视化的马铃薯叶片病害识别操作界面，农户可以拍摄具体的马铃薯病害叶片，通过本申请的可视化界面进行在线识别并提供准确的防治建议。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及图形识别，特别涉及一种马铃薯叶片病害识别方法及系统。

技术介绍

1、马铃薯是全球第四大粮食作物，具有很高的经济和社会价值，它不仅是营养丰富的食品来源，还在生物质能源、畜禽饲料、工业原料等方面具有广泛的应用前景。

2、尽管马铃薯具有诸多优势，但其生长过程中很容易受到病害的侵袭，尤其是早疫病和晚疫病，这两种病害对马铃薯的生长、产量和品质产生了严重影响。随着马铃薯种植面积的不断扩大，早疫病和晚疫病的发病面积和危害程度日益加剧。值得关注的是，这两种病害在早期阶段主要表现在叶片上，因此对马铃薯叶片病害进行早期发现和准确识别，有助于实施及时有效的防治措施，降低病害危害，提高马铃薯产量和品质。

3、由于马铃薯叶片病害症状难以区分，工作人员经验不一，采用人工识别病害的方法准确率不稳定，且时间人力资源耗费大，效率并不高，此外，也存在基于生物传感器和高光谱的识别方法。但存在着技术成本高，还有对使用人员素质要求较高等缺点，大规模推广使用难度大。相比之下，基于图像识别算法的马铃薯叶片病害识别更加经济和高效。

4、机器学习算法在计算机视本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，在展示所述病害类型时，还展示所述病害类型的可信度。

3.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，利用可视化用户界面上传所述待识别马铃薯叶片图像并展示所述病害类型和防治建议，所述可视化用户界面基于PyQt5开发。

4.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，在建立所述识别模型后，还对所述识别模型进行训练、测试和验证。

5.根据权利要求4所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，在训练所...

【技术特征摘要】

1.一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，在展示所述病害类型时，还展示所述病害类型的可信度。

3.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，利用可视化用户界面上传所述待识别马铃薯叶片图像并展示所述病害类型和防治建议，所述可视化用户界面基于pyqt5开发。

4.根据权利要求1所述的一种马铃薯叶片病害识别方法，其特征在于，在建立所述识别模型后，还对所述识别模型进行训练、测试和验证。

5.根据权利要求4所述的一...

【专利技术属性】
技术研发人员：李茵，张宏鸣，黄铝文，吕扬，
申请(专利权)人：西北农林科技大学，
类型：发明
国别省市：