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深度学习在玉米病害识别及生长监测 IOT 系统构建中的应用研究
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摘要:随着人工智能技术的运用,农业的智能化、现代化进程加快,精准农业是其中的一个重要组成部分。目前,我国玉米生产正遭受着多种病害的侵袭,其中病害种类繁多,症状主要出现在玉米叶片上,且田间管理措施不够完善,不能及时、准确地获得田间信息,严重影响了玉米的生产管理与产量。当前,针对玉米病害的机器学习研究缺乏公开、高质量的数据,而基于深度学习的玉米病害诊断方法,对算法的需求较大,算法复杂。传统的人工神经网络在小样本条件下识别精度不高,利用物联网技术对玉米长势和病害进行远程监控,实现对玉米长势和病害的精确判定,从而解放人工。基于此,本文对深度学习在玉米病害识别及生长监测 IOT 系统构建进行研究。
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