基于卷积神经网络的作物病害识别系统(论文+源码)

 

本设计基于深度学习的作物病害识别系统，利用计算机视觉与人工智能技术，实现对作物病害的多属性自动识别与分类。系统采用 Python 语言开发，后端使用 PyCharm 作为主要开发环境，负责模型调用、图像处理与属性推理；前端则基于 PyQt5 构建图形用户界面，实现图像导入、分类结果展示与用户交互等功能。系统可实现对输入作物病害的葡萄褐斑病、番茄叶霉病等病态的检测，并生成相应的治理报告和方案，具备较强的实用性与智能化程度。

本系统采用深度神经网络模型对作物病害进行特征提取与属性分析，具备较高的识别精度和鲁棒性。用户只需通过界面上传作物图片，系统即可自动识别并返回属性信息，界面直观、操作简便。该系统可广泛应用于智慧安防、访客管理、用户画像、智能交互等场景，对推动作物病害识别技术的民用化和智能化发展具有积极意义。