张小明
前端开发工程师
本研究设计并实现了一种基于深度学习的农作物病虫害智能识别系统，旨在解决传统人工识别效率低、成本高的问题。系统采用PyTorch框架构建改进的VGG16卷积神经网络模型，通过迁移学习技术在小规模农业数据集上完成模型训练，结合PyQt5开发图形用户界面实现图片上传、阈值调节和结果可视化功能。测试结果表明，系统对水稻稻瘟病、小麦蚜虫等10类常见病虫害的识别准确率达到85%，单张图片平均识别耗时4.2秒，可在普通笔记本电脑上稳定运行。模型优化中通过冻结部分网络层参数和简化全连接结构，将体积压缩至180MB，降低了资源占用。界面设计采用三栏式布局，支持中文显示和离线操作，适应农村地区网络条件不足的应用场景。研究成果为中小规模种植户提供了便捷的病虫害识别工具，为农业智能化转型提供了可行技术方案。
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