简介：摘要：随着人工智能的发展，农作物的病虫害识别是智慧农业中必不可少的环节，更是粮食安全的重要保障。本文是基于深度学习技术和esp32-cam模块的实时检测分析系统，通过实时检测、实时传输、实时分析的方法对水稻病害进行识别，对水稻的病害的防治有重要意义。以往的水稻病害识别大部分集中于手机APP的开发，手机APP的病害识别比起人工分析更便捷、及时，然而手机APP识别模式需要人工去完成大量且重复的数据采集。在这篇文章中我们提出软硬结合的模式，由硬件完成数据的实时采集和传输由软件完成病害的分析，分析完成后本篇文章还实现的给出处理方案。在软件识别中我们使用了EfficientNet模型。
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