1 案例背景
植物病虫害的识别是对植物保护和利用的基础,随着计算机图像识别技术的发展,利用计算机图像处理技术获取植物病虫害信息可以大大提高植物病虫害的识别效率。选择SVM工具箱和Matlab的图形用户界面工具箱GUI设计开发了苜蓿植物病虫害识别系统,构建了自然环境下图像数据库和特定环境图像数据库,为今后的植物病虫害图像识别技术的发展奠定了基础。
2 现成案例（代码+参考文献）
2.1【疾病分类】基于matlab SVM植物叶子疾病检测和分类【含Matlab源码 093期】
2.2【疾病识别】基于matlab GUI SVM农作物叶子虫害识别与分类【含Matlab源码 1322期】
2.3【疾病识别】基于matlab SVM农作物叶子虫害识别与分类【含Matlab源码 624期】
3 Matlab毕设系列 —说明
Matlab毕设系列–说明
4 参考文献
[1]安强强,张峰,李赵兴,张雅琼 .基于深度学习的植物病虫害图像识别[J].电子元器件与信息技术. 2021,5(01)
[2]安强强;张峰;李赵兴;张雅琼;;基于深度学习的植物病虫害图像识别[J];农业工程;2018年07期
