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基于深度学习的番薯叶片在线识别系统

摘要

为了实现叶片实时检测和分析，以红薯叶片作为研究对象，提出了基于深度学习的作物叶片图像识别系统。本研究采用了Yolov3深度学习算法，用于训练模型，利用网页实时上传图片至服务器进行识别，通过Socket网络通信技术，与搭建的算法服务器进行通信并传回识别结果，最后将结果反馈给用户，将实验结果实时保存于存储服务器中，以便于用户查询历史实验记录。本研究对多种环境下对叶片识别效果进行分析，最终对于处于不同光照下、不同密集程度以及有其他种类的环境下红薯叶的识别分析结果为：红薯叶片的识别精确率为96.7%，召回率为82.2%，误测率为3.0%，系统运行稳定，