面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发.pdf

"智能农业害虫图像识别系统" 本文档主要介绍了面向移动终端的农业害虫图像智能识别系统的研究与开发。该系统包括移动终端APP、服务器和基于深度学习的农业害虫识别模型。移动终端APP包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块。服务器端使用HTTP协议与移动终端交互，并使用MySQL数据库保存用户和害虫信息。 系统的农业害虫识别模型基于DenseNet121模型，通过比较不同深度卷积神经网络模型，筛选出该模型具有最高的精准度和最低的虚警率。该模型部署在阿里云远程服务器上，当服务器端接收到移动终端上传的害虫图像时，运行害虫识别模型，识别结果通过服务器反馈给移动终端，并将上传的图像和识别结果保存在数据库中。 该系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别、害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能，为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具，无需专家到田间即可实现了用户“一对一”的防治指导，大大节省了经济和时间成本。 该系统的核心技术点包括： 1. 移动终端APP的开发：使用Android环境下开发的移动终端APP，包括登录模块、害虫信息查询模块、害虫智能识别模块、害虫地图标记模块和害虫专家远程鉴定模块。 2. 基于深度学习的农业害虫识别模型：使用DenseNet121模型进行农业害虫识别，通过比较不同深度卷积神经网络模型，筛选出该模型具有最高的精准度和最低的虚警率。 3. 服务器端的设计：使用HTTP协议与移动终端交互，并使用MySQL数据库保存用户和害虫信息。 4. 数据交互与存储：移动终端与服务器端的信息交互采用HTTP协议，害虫采集地信息显示使用百度的Android地图SDK来实现，用户和害虫信息使用MySQL数据库进行保存。 5. 智能农业害虫识别：该系统实现了66种常见农业害虫信息查询、自动识别、害虫采集地的地图显示和专家远程鉴定等功能，为农民和基层测报人员提供了一个农业害虫便捷准确的自动识别工具。 该系统的优点包括： 1. 实现了农业害虫智能识别，提高了农产品的质量和产量。 2. 提高了农民和基层测报人员的工作效率和准确性。 3. 节省了经济和时间成本。 4. 实现了用户“一对一”的防治指导。 该系统具有很高的实用价值和应用前景，为农业生产和农产品的质量控制提供了一个重要的技术支持。