基于深度學習的黃花病株智能識別系統的開發

張葉娥 侯怡婧 楊航

（山西大同大學計算機與網絡工程學院 山西省大同市 037009）

1 引言

山西省大同市云州區黃花種植具有600多年的歷史，享有“黃花之鄉”美譽。大同黃花作為大同市重要的特色農產品，曾多次榮獲全國農博會金獎，黃花產業已成為大同市力推的主導產業。據2021年經濟日報相關報道，大同黃花的當地種植面積達到了26.1萬畝，與2018年的14.5萬畝同期相比下有了極大的進步與發展。習近平總書記走訪山西時提到：黃花作為大同當地的“致富花”，是大同脫貧致富的關鍵產業。

隨著全國黃花的種植量和需求量的與日俱增，黃花的品質與產量受到業界的密切關注。然而黃花在生長過程中易出現根腐病、銹病、葉枯病、褐斑病等疾病，其生長過程中也常受紅蜘蛛、蚜蟲等蟲害威脅，這些病蟲害需要及時防治，否則嚴重影響當地黃花的產量與品質。目前黃花種植基地的監測及預警系統并不完善，而黃花菜的各種生長因素要求較為苛刻，農耕者們需要投入大量的人力資源和精力，去及時防治因各種環境因素所產生的黃花病蟲害。而且人工監測識別費時費力，不能及時對大面積黃花植株進行實時監測與反饋，因此，開發黃花病株智能識別系統，輔助或代替人工監測識別黃花病株，及時防治，提高黃花的品質與產量，進而推動大同黃花產業的健康發展。

2 系統設計框架

黃花病株智能識別系統由智能識別模塊和網頁模塊兩部分組成，如圖1所示。……