基于YOLOv5算法的農(nóng)作物病蟲害檢測技術(shù)研究與應(yīng)用

摘 要：農(nóng)作物病蟲害是全球范圍內(nèi)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)所面臨的嚴峻挑戰(zhàn)，給農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量帶來了巨大的經(jīng)濟損失，因此，開發(fā)一種自動化、高效準(zhǔn)確的農(nóng)作物病蟲害檢測方法具有巨大的潛力。作者通過使用YOLOv5算法和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)模擬實現(xiàn)檢測農(nóng)作物病蟲害。

關(guān)鍵詞：YOLOv5；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；Python語言

一、引言

目前，農(nóng)作物病蟲害的檢測主要依賴于人工觀察和專家經(jīng)驗，這種方法不僅耗時耗力，而且容易受到主觀因素的干擾，導(dǎo)致識別準(zhǔn)確率較低。（剩余1499字）