青花椒作物生长与病虫害AI分析识别系统技术方案

本发明专利技术属于农业技术领域，具体涉及青花椒作物生长与病虫害AI分析识别系统，包括图像处理系统、神经网络模型、病虫AI害识别系统以及可视化系统，所述图像处理系统将采集图像进行处理供神经网络模型进行模型训练，所述病虫AI害识别系统将输入的采集图像与训练好的神经网络模型进行比对得到病虫害类型，所述可视化系统将病虫AI害识别系统输出的病虫害类型进行可视化展示，本发明专利技术的优点在于有效地提高农业领域的竞争性，降低农业成本，实现农业的自动化，并提高农业生产的效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于农业，具体涉及青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统。

技术介绍

1、青花椒作物病害已经成为影响其产量的最主要因素之一，专家对于病害的识别虽然较为准确，但是并非随时随地都可以得到专家的指导，并且人工指导还具有识别速度慢、实时性差的缺陷。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的上述不足之处，本专利技术提供了青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统，用以解决现有技术人工指导识别速度慢、实时性差的缺陷等问题。

2、为了解决上述技术问题，本专利技术采用了如下技术方案：

3、青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统，包括图像处理系统、神经网络模型、病虫ai害识别系统以及可视化系统，所述图像处理系统将采集图像进行处理供神经网络模型进行模型训练，所述病虫ai害识别系统将输入的采集图像与训练好的神经网络模型进行比对得到病虫害类型，所述可视化系统将病虫ai害识别系统输出的病虫害类型进行可视化展示。

4、进一步的，所述图像处理系统包括训练集、训练文件夹、模型检验文件夹，所述训练集将采本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.青花椒作物生长与病虫害AI分析识别系统，其特征在于：包括图像处理系统、神经网络模型、病虫AI害识别系统以及可视化系统，所述图像处理系统将采集图像进行处理供神经网络模型进行模型训练，所述病虫AI害识别系统将输入的采集图像与训练好的神经网络模型进行比对得到病虫害类型，所述可视化系统将病虫AI害识别系统输出的病虫害类型进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的青花椒作物生长与病虫害AI分析识别系统，其特征在于：所述图像处理系统包括训练集、训练文件夹、模型检验文件夹，所述训练集将采集图像收集后分别放入训练文件夹与模型检验文件夹，所述训练文件夹用于模型训练，所述模型检验文件夹用于实...

【技术特征摘要】

1.青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统，其特征在于：包括图像处理系统、神经网络模型、病虫ai害识别系统以及可视化系统，所述图像处理系统将采集图像进行处理供神经网络模型进行模型训练，所述病虫ai害识别系统将输入的采集图像与训练好的神经网络模型进行比对得到病虫害类型，所述可视化系统将病虫ai害识别系统输出的病虫害类型进行可视化展示。

2.根据权利要求1所述的青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统，其特征在于：所述图像处理系统包括训练集、训练文件夹、模型检验文件夹，所述训练集将采集图像收集后分别放入训练文件夹与模型检验文件夹，所述训练文件夹用于模型训练，所述模型检验文件夹用于实时检验模型学习的准确率。

3.根据权利要求2所述的青花椒作物生长与病虫害ai分析识别系统，其特征在于：所述训练文件夹与模型检验文件夹中的图像添加有病害类别标签，且所述训练文件夹与模型检验文件夹中的图像信息保存为txt文件。

4.根据权利要求1所述的青花椒...

【专利技术属性】
技术研发人员：彭向东，陈晗，胡毅，
申请(专利权)人：重庆壤科农业数据服务有限公司，
类型：发明
国别省市：