基于深度学习微信小程序的农作物病害识别系统
农业作为国民经济的基础性产业,其生产效率和质量直接关联着粮食安全与农民的经济收益。但农作物在生长周期中极易遭受病虫害侵扰,传统的病害识别手段过度依赖人工经验,存在识别效率低下、主观性突出、误判率偏高的问题 —— 尤其是在规模化种植场景中,人工巡检既耗费大量人力物力,又难以实现病害的早期发现与精准诊断,进而导致病害扩散蔓延,造成惨重的产量损失[1]。随着现代农业向智能化、数字化方向转型,加之计算机视觉 与深度学习技术的飞速发展,基于人工智能的病害识别方法逐渐成为破解这一痛点的核心路径。当前,YOLO 系列等目标检测算法在图像识别领域的精度与速度持续突破,为农作物病害的自动化、实时化识别提供了技术...