小麦病虫害分类数据集。包括健康小麦在内的12个不同类型的小麦病害图片作为数据集数据集共由近7000张较为明显的小麦病害特写图构成，根据不同病害种类划分为包括健康小麦在内的12类国内常见的小麦病害，分别为：根冠腐烂（CrownandRootRot）、叶锈病（LeafRust）、小麦散斑，又名小麦

道路病害识别监测系统通过深度学习算法，道路病害识别监测系统对巡检车上实时监控道路影像数据进行分析，输出巡检报告并落图展示。道路病害识别监测系统在巡检车上安装AI边缘智能分析盒子，道路病害识别监测系统通过在行驶过程中车辆上的车载摄像头不断采集路面影像并进行实时分析，并将

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一、介绍马铃薯叶片病害识别系统。本项目使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow等深度学习框架搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对收集到的3种常见的马铃薯叶片病害数据集（'早疫病','健康','晚疫病'）进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后将模型以H5格式文件形式保存

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一、毕业设计（论文）课题的背景咖啡原产于非洲热带地区，距今发展己有1300多年的的历史。作为饮料，咖啡具有健胃、消食、利尿、醒脑、提神等功效。咖啡含有淀粉、糖分、脂肪和蛋白质等多种营养成分。其中小粒咖啡的主要成分含量为:粗纤维17.94、蛋白质13.86、粗脂肪11.97、淀粉6.

植物病害是植物正常状态的偏离，会破坏或改变其生命功能。植物病害会导致严重的产量损失，全球潜在损失估计高达16%。因此，研究植物病害以及开发诊断和治疗它们的方法是植物病理学领域的重要研究内容。有效识别植物病害对于采取有效的控制措施至关重要，因为如果不了解病害类型，控

摘要：开发植物叶片病害识别系统对于提高农业生产效率和作物健康管理至关重要。本篇博客详细介绍了如何利用深度学习构建一个植物叶片病害识别系统，并提供了完整的实现代码。该系统基于强大的YOLOv8算法，并结合了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5的对比，给出了不同模型之间的性能指标如mAP、F1S

RoadDamageDetector地址：https://github.com/sekilab/RoadDamageDetector/注意：CRDDC2022数据集包含GRDDC2020数据集，RoadDamageDataset2019包含RoadDamageDataset2018数据集，实际只需下载RDD2022.zip与RoadDamageDataset_2019(2.4GB)即可。数据类别：其中，在

随着人工智能技术的快速发展，其在农业领域的应用也越来越广泛。玉米作为重要的粮食作物之一，在生长过程中容易受到各种病害的侵害，这对玉米产量和质量造成了严重的影响。因此，利用人工智能技术对玉米病害进行快速准确的检测和诊断具有重要的意义。本文将介绍基于深度学习的YOLO（YouOnly

玉米是世界上最重要的粮食作物之一，然而，玉米病害对其产量和质量造成了严重威胁。传统的病害识别方法通常依赖于人工观察和经验判断，效率低下且易受主观因素影响。近年来，基于深度学习的图像识别技术在农业领域取得了显著进展，为玉米病害的快速、准确识别提供了新的解决方案。本文将介绍