摘要
文章采用YOLO v5算法实现病虫害诊断,在病虫害测试集上的识别精度达到83.3%,可以认为模型达到了预期检测效果。病虫害预测预报采用了时间序列分析法、逐步判别分析法和历期预测法,对病虫害的发生进行不同时间尺度的预测,以适应不同的需求。最后,将这些功能集成在一个系统中,即水稻病虫害诊断与预测系统。该系统对水稻病虫害防治具有一定的现实指导意义,能提高防治水平和效益,还可以减少环境污染。
出处
《电脑知识与技术》
2023年第27期40-42,51,共4页
Computer Knowledge and Technology
基金
江西省教育厅科技研究项目,项目名称:水稻病虫害预测预报系统(项目编号:NO.GJJ11394)。
