基于深度学习的香蕉病害诊断系统及株数统计算法的实现

目录

声明

第1章 绪论

1.1 课题研究的背景与意义

1.2.1 图像方法检测作物病虫害的研究现状

1.2.2 移动端诊断系统的研究现状

1.2.3 作物株数检测的研究现状

1.3 本文的研究内容

第2章 理论与技术基础

2.1 深度学习及学习框架概述

2.2 深度卷积神经网络的概述

2.3 经典卷积神经网络模型

第3章 香蕉病害诊断模型的构建

3.1 概述

3.2 香蕉常见病虫害

3.3 数据集收集与制作

3.3.1 数据集收集

3.3.2 数据增强

3.4 模型训练与结果讨论

3.5 本章小结

第4章 香蕉病害诊断系统的开发

4.1 概述

4.2 Android APP的功能设计与实现

4.2.1 图像获取功能的实现

4.2.2 图像预处理功能的实现

4.2.3 APP与服务器的通信实现

4.3 服务器端功能设计与实现

4.4 系统功能测试与结果分析

4.5 本章小结

第5章 基于Faster-RCNN的香蕉幼苗检测与计数

5.1 Faster-RCNN网络概述

5.2 数据集的收集与制作

5.2.1 整体思路

5.2.2 数据集的制作

5.3 模型训练与结果分析

5.4 误差分析

5.5 计数算法的设计

5.6 整体算法测试

5.7 本章小结

第6章 总结与展望

6.1 全部工作总结

6.2 工作展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的研究成果