智能农业系统中的动植物智能识别技术指的是利用人工智能技术,对农业中的动物和植物进行智能化认知和分析的技术。这项技术可以为农业行业提供多种便利,如自动化管理、智能监控、减少人工成本、提高生产效率等。 首先,智能农业系统中的动植物智能识别技术可以减轻农民们的劳动强度,提高工作效率。因为农民不再需要亲自到地里...
摘要:该项目是基于Keras的VGG16模型微调实现的深度学习花朵识别检测系统,使用Python语言中的cv2和numpy库对图像进行预处理,使用keras的ImageDataGenerator进行数据增强,采用Pyqt5实现功能的可视化,方便用户对图片进行检测。在实验过程中,发现当数据集较小,很难在一个新的网络结构上训练出具有很高准确率的模型,可以借助预训...
因此,开展植物物种的机器识别研究具有重要的现实意义。植物物种分类性状的自动提取将推动植物分类学的发展,植物物种的自动识别有助于提高人们对植物的认识,有利于植物资源的保护和利用。而计算机技术在农业领域的应用多数涉及到作物的特征提取、分类与识别,所以植物物种的机器识别研究将有利地推动信息技术在农业领域的应用...
植物病虫害智能识别系统的基础理论是大数据技术和深度学习。系统的核心是深度神经网络,利用卷积神经网络和递归神经网络等深度学习技术,对植物病虫害进行分类和检测。 系统的工作流程大致如下:首先,利用无人机和遥感技术采集农田的高分辨率图像;然后,将采集到的数据传输到数据中心;接着,使用训练好的深度神经网络对数据进行...
基于深度学习的植物表型特征识别系统的设计与实现参考文献 植物表型平台,在生物学和遗传育种领域,表型是指构成生物体的全部特征,包括外观、基本维度、形态和颜色,是基因型和环境因素互相作用的结果。表型采集分析是指以定性和定量的方式测量这些特征。表型组(phenome)则是
self.setWindowTitle("植物识别小系统") self.show()defopenfile(self):#打开图片弹窗,选择图片self.select_path=QFileDialog.getOpenFileName(self,"选择要识别的图片","/","Imgae Files(*.jpg *.png)")#如果没选择图片,空过ifnotself.select_path[0].strip():passelse:#选择图片后执行下面的内容# 设置...
条形码技术的出现为解决物种水平上的准确鉴定工作提供了条件,可通过一段短的DNA 序列达到物种水平上的识别[4]. 已往的研究表明,采用线粒体基因(COI)600 bp 的DNA 序列作为一个标准片段来分辨动物界中的近缘物种非常有效[4]. 随着DNA 条形码在动物界的成功应用,启发了植物学家将它运用到植物的识别和鉴定中. ...
摘要 本系统是一种基于DCANet技术,通过数据库训练建立的注意力模块,使用Visual Foxpro作为开发工具实现的用户对园林植物识别的人工智能图像识别系统。该系统可以根据用户拍摄的照片通过物联网识别植物类型并显示植物形态、用途、栽培等信息。本系统可以让用户及时的了解到所拍摄植物的具体信息,对智能园林建设有重要意义,对人...
植物识别领域的研究包括单一背景和自然环境植物图像识别,由于背景噪声的存在,自然环境植物图像识别难度更大。针对如何降低卷积神经网络(CNN)的权重大小、如何改善过拟合、如何提高模型对自然环境植物的识别率和泛化能力的问题,提出科优先(FP)的植物识别方法。与轻量卷积神经网络MobileNet模型结合,利用迁移学习的方法,建立基于...
植物图像识别系统是由湖南省农业生物技术研究所著作的软件著作,该软件著作登记号为:2023SR0975797,属于分类,想要查询更多关于植物图像识别系统著作的著作权信息就到天眼查官网!