软工划水日报-A4病虫害识别检测开题报告 4/15

团队题目 农林业病害智能识别

团队成员:刘佳琦,王昊宁,宋文锐。

简介:通过对大数据、智能识别、深度学习等技术的应用,针对常见农林业病害通过应用手机拍摄或选取相册中的图像,经分析处理后可智能识别种类、识别率等信息。

业务场景:用户通过手机拍照或者手动上传等方式提交农林业病害图像照片,经预览、裁剪等操作处理后上传至服务器进行识别。反馈种类、识别率等信息。

基本功能:1.手机拍照或者手动上传图片;

  1. 农林业病害智能识别反馈;
  2. 农林业病害基础库维护;

实现条件:服务端使用JAVA、Python等语言开发,

客户端使用原生app

其中农林业病害基础库维护主要是完成农林业病害基础信息的管理,如:病害名称、代码、简介、标本照片、生态照片等

智能识别是基于paddle解决的。

做题的方案主要就分为模型训练和端侧部署

模型训练就是收集数据集,训练AI模型

端侧部署就是将训练好的AI模型部署到移动端

做这个题目主要是为了解决为解决用户在监测过程中,遇到不常见或不认识物种的问题,林业有害生物测报采集APP提供图片智能识别功能。. APP通过特定算法智能识别采集的图片,并提供与图片相似度较高的物种,供用户参考。. 用户可通过智能识别结果查看该病害的基本信息(名称,病害特点等)、分布、危害、形状特征、防治方法等实用信息。. 采集点自动定位. APP通过列表、图表形式展现数据,实现不同数据分类、分模块展示。

原文地址:https://www.cnblogs.com/Sakuraba/p/14909670.html