基于深度学习的农业有害生物识别监测系统

本系统采用YOLOv5实现有害生物检测算法,手机端采用NCNN部署模型,离线数据库采用SQLite,同时实现WEB端平台,完成系统管理与可视化统计分析。通过真实环境下的测试得出,mAP值约为93%,测试精度约为71%。在安卓设备上进行识别约耗时100ms,较好地实现了功能。