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文档简介

人工智能综合项目开发项目一智能农业作物监测系统成都职业技术学院项目分析01任务一农作物识别模型训练02任务二农作物生长状况监测任务03项目一

智能农业作物监测系统项目分析通过现场设备实现植被的生产全流程环境的监控，依据专业系统进行生产管理分析，

实现对各个生产设备进行精准、高效的智能化管理。同时记录各个环节的历史数据，为

农作物的生长研究提供各种数据支撑以及技术支撑。任务一

农作物识别模型训练在本项目中需要使用

AI

识别农作物的生长检测，这里采用的是

EasyDL

的在线识别与

训练。首先进入

EasyDL

官网(/easydl/)，登入或注册百度智能云账

户。EasyDL

智能云登入界面在飞桨

EasyDL

的首页中，点击立即使用，选择物体检测。在这个任务中检测农作物

的生长周期需要让程序去识别摄像头图像中农作物的信息，所以最好的识别方法就是通

过模型训练，根据训练的成果，使程序可以识别出，摄像头图像中农作物的生长周期。模型选择由于农作物存在幼苗期，生长期，成熟期，生长周期的不同对应的就需要采用物体

检测的方式，划分出农作物的状态。图

0-1

物体检测控制点击创建模型，由于需要检测农作物生长，于是需要创建检测农作物生长的模型。

并根据网站信息填写相应的信息。图

0-2

创建模型在数据总览中创建新的数据集，命名为生长检测。点击完成。图

0-3

创建数据集点击完成后会发现在数据总览中出现了如图

0-4

的数据集信息，在这个数据集里增

加随机性的图片实现模型的识别训练。图

0-4

生长周期数据集点击入入，此时进入了一个新的界面。在图

0-5

的下方选择入入图片，将训练的样

本加载到数据集中，点击保存。图

0-5

数据集入入入入完成后，数据集中就会显示样本的数量以及标注的信息。点击查看与标注就可

以对模型进行训练。图

0-6

样本数据入入农作物中存在

3

个生长周期，幼苗期，生长期，成熟期，所以在训练时创建对应的

标签。任务二

农作物生长状况监测任务在这个任务中检测农作物的生长周期需要让程序去识别摄像头图像中农作物的信息，

所以最好的识别方法就是通过模型训练，根据训练的成果，使程序可以识别出，摄像头

图像中农作物的生长周期。农作物中存在

3

个生长周期，幼苗期，生长期，成熟期，所以在训练时创建对应的

标签。图

1.1

设置标签创建好后在数据标注中，根据自己的判断选出符合生长周期的农作物。图

1.2

数据标注数据标注完成后，对在训练模型中进行部署训练。图

1.3

训练模型当出现如图

1.4

数据信息时（需要先进行发布，审核通过后就可以通过控制台显示

调用模型信息），证明模型训练完成，可以进行调用识别。图

1.4

完成训练在百度智能云控制台的应用列表中，根据提示创建新的

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