26年CH数据科学与大数据基于Spark农作物病害智能识别与预警系统设计与实现-终稿全日制(25799字).docx

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I摘要针对于目前田间种植农作物病害对农业生产的严重威胁，以及传统人工识别病害的办法效率过低、准确性不足的问题，该研究旨在设计并且实现一个基于 Spark 架构完成对农作物病害智能识别与预警的系统。这套系统采用了 AI Challenger 2018 公开数据集，包含了 10 种作物健康叶片和 26 种病害叶片图像，其中 23 种病害的严重程度可以分级。对准确率和混淆矩阵等方面的分析后，研究从 EfficientNet-B2、ResNet18 和YOLOv8 三种模型中挑选了 YOLOv8 来做病害图像识别。接着通过多轮模型优化实验把 YOLOv8 分类模型的准确率提升到了 87.77%，加权 F1 ...

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