基于深度神经网络的苹果病害叶片分类识别系统
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一、项目技术
开发语言:Python
python框架:Django
软件版本:python3.7/python3.8
数据库:mysql 5.7或更高版本
数据库工具:Navicat11
开发软件:PyCharm/vs code
前端框架:vue.js
二、项目内容和功能介绍
🎈1.项目内容
苹果是我国的重要经济作物之一,其产量和消费量均居世界第一。然而,苹果病害的发生给苹果产业带来了巨大的损失。因此,准确地识别苹果叶片和果实上的病害,及时采取防治措施,成为保障苹果产量和品质的关键。
本文通过对苹果病害图像进行分析和处理,提出了一种基于卷积神经网络的VGG16和ResNet50苹果病害分类与检测模型。收集了大量的苹果病害图像数据,并对其进行预处理,包括去噪、增强对比度等操作,以减少干扰因素对病害识别的影响。然后使用卷积神经网络对预处理后的图像进行训练和分类。通过在训练集上进行迭代训练,可得到一个准确率较高的分类器,用于对测试集中的苹果病害图像进行分类。
为了验证提出的方法的有效性,使用真实的苹果病害图像进行了实验。实验结果表明,VGG16和ResNet50的模型在苹果病害的分类方面具有较高的准确率和效率。与传统的人工诊断相比,我们的模型能够快速、自动地完成苹果病害的识别和检测,大大提高了工作效率。
综上所述,本研究实现了苹果叶片病害的分类任务,完成了苹果叶片病害的检测任务。为了方便用户操作和分类结果的可视化,进行基于Pyqt5的苹果叶片病害识别系统的开发。该界面判断病害图像耗费时间0.5s左右,且简洁、易于用户使用。
🎈2.功能介绍
本章利用VGG-16和ResNet-50两种卷积神经网络模型对苹果病害叶片进行分类研究,以实现更高水平的自动化和智能化分类方法。
3.1 建立苹果病害叶片数据集
鉴于苹果病害叶片种类繁多且缺乏统一的数据集,本文采用了自建数据集的方式以应对这一挑战。在确定苹果病害叶片的分类时,虽然目前并没有关于苹果病害叶片的权威定义,但为了确保用户接受度及分类的合理性,本文经过深入研究和细致分析,将苹果病害叶片划分为以下9个类别:Alternaria leaf spot、Brown spot、Frogeye leaf spot、Grey spot、Health、Mosaic、Powdery mildew、Rust、Scab。
这一分类方式不仅充分考虑了苹果病害叶片的日常性和普遍性,还注重了类别的细致性和准确性,能够覆盖绝大部分日常苹果病害叶片的范围。虽然这一分类并非绝对权威,但它是基于对现有苹果病害叶片种类和特性的深入了解和合理推断而得出的,旨在为苹果病害叶片寻找和归档提供一个科学、实用的分类框架。其次通过百度搜索对各个分类的图片进行搜索保存,最终采集到1166张苹果病害叶片图片。初步的分类数据集如图 5所示。

图 5苹果病害叶片类别图像数量
在原始的1166张数据基础上,本文采取了一系列预处理措施以提升模型的泛化能力和识别准确率。首先运用随机尺寸裁剪对每张图像执行随机裁剪,最终调整图像尺寸至512x512像素。此操作不仅调整了图像的大小,而且通过引入尺寸和长宽比的随机性,增强了模型对不同图像尺度的适应能力。随后通过随机水平翻转方法对图像进行随机水平翻转,这一步骤增加了数据集的多样性,有助于模型学习如何处理图像的方向变化,从而提高其对实际应用场景的适应性。最后对采集到的苹果病害叶片图像进行标准化并统一命名、统一格式。最终得到了11669张数据样本作为最终的数据集,预处理之后的部分图像如图 6所示。本文将数据集分为
(1)训练集 80%
(2)测试集 15%
(3)验证集 5%

图 6 苹果病害叶片部分数据集
三、核心代码
部分代码:
def config_page(request):
'''
获取参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_list(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
"data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
msg['data']['pageSize'] = config.page(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
def config_info(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_detail(request, id_):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
data = config.getbyid(config, config, int(id_))
if len(data) > 0:
msg['data'] = data[0]
return JsonResponse(msg)
def config_save(request):
'''
创建参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
param1 = config.getbyparams(config, config, req_dict)
if param1:
msg['code'] = id_exist_code
msg['msg'] = mes.id_exist_code
return JsonResponse(msg)
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
logging.warning("save_config.res=========>{}".format(error))
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_add(request):
'''
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get("req_dict")
error = config.createbyreq(config, config, req_dict)
if error != None:
msg['code'] = crud_error_code
msg['msg'] = error
return JsonResponse(msg)
def config_update(request):
'''
更新参数信息
:return:
'''
if request.method in ["POST", "GET"]:
msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code, "data": {}}
req_dict = request.session.get('req_dict')
config.updatebyparams(config, config, req_dict)
return JsonResponse(msg)
四、效果图




五 、资料获取
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