一、介绍
马铃薯叶片病害识别系统。本项目使用Python作为主要开发语言，基于TensorFlow等深度学习框架搭建ResNet50卷积神经算法网络模型，通过对收集到的3种常见的马铃薯叶片病害数据集（‘早疫病’, ‘健康’, ‘晚疫病’）进行训练得到一个识别精度较高的模型，然后将模型以H5格式文件形式保存到本地。在使用Django作为Web网页端开发框架，前端使用HTML，CSS这些搭建界面，实现用户上传一张马铃薯叶片病害图片识别其名称。
本项目通过开发一个基于深度学习的马铃薯叶片病害识别系统，能够自动检测和识别马铃薯叶片的常见病害，包括早疫病、晚疫病以及健康状态。项目采用Python作为主要开发语言，利用TensorFlow等深度学习框架构建了ResNet50卷积神经网络模型，通过对三类马铃薯叶片病害数据集的训练，实现了高精度的识别效果。模型训练完成后，保存为H5格式文件，并通过Django框架搭建Web界面，使用户能够上传图片并实时获取识别结果。
马铃薯作为全球重要的粮食作物之一，其产量和质量受到叶片病害的严重威胁。传统的病害检测方法依赖于农民或农业专家的经验，存在主观性强、误判率高、效率低等问题。随着农业种植面积的不断扩大和生产管理精细化需求的增加，迫切需要一种快速、准确且自动化的病害识别方法。通过引入深度学习技术，能够显著提高病害识别的速度和准确性，为农民和农业生产者提供了便捷的工具，有助于及时采取防治措施，减少病害造成的经济损失。
本项目的开发不仅展示了深度学习在农业领域的应用潜力，还为智能农业的发展提供了有力支持。通过将机器学习模型与Web应用相结合，实现了病害识别的可视化和便捷化，为推动农业智能化转型提供了示范。未来，系统可以进一步扩展，支持更多类型的作物病害识别，提升模型的泛化能力，为精准农业和智能化病害防控贡献力量。
二、系统效果图片展示
三、演示视频 and 完整代码 and 安装
地址：https://www.yuque.com/ziwu/yygu3z/fnc94f56thsub26t
四、更多
如需人工智能，图像识别等类似项目均可联系作者帮助。