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随着我国农业现代化的不断发展，计算机视觉技术在农业领域的应用越来越广泛，本文针对传统农业监测方法的不足，设计并实现了一种基于计算机视觉的农业智能监测与决策系统，通过对农作物生长状况、病虫害、气象等因素的实时监测，为农业生产提供科学决策依据，系统主要包括图像采集、预处理、特征提取、分类识别、决策支持等功能模块，本文详细阐述了系统的设计与实现过程，并通过实验验证了系统的有效性和实用性。
农业是我国国民经济的重要组成部分，农业现代化是推动我国经济发展的关键，传统农业监测方法存在诸多不足，如人力成本高、效率低、数据不准确等，随着计算机视觉技术的快速发展，将其应用于农业领域具有广阔的前景，本文旨在设计并实现一种基于计算机视觉的农业智能监测与决策系统，为农业生产提供实时、准确、高效的数据支持。
系统设计
1、系统架构
本文设计的农业智能监测与决策系统主要包括以下功能模块：
（1）图像采集模块：负责实时采集农作物生长状况、病虫害、气象等图像数据。
（2）预处理模块：对采集到的图像进行预处理，如去噪、缩放、灰度化等。
（3）特征提取模块：从预处理后的图像中提取关键特征，如颜色、纹理、形状等。
（4）分类识别模块：利用机器学习算法对提取的特征进行分类识别，实现对农作物生长状况、病虫害、气象等的识别。
（5）决策支持模块：根据分类识别结果，为农业生产提供科学决策依据。
2、关键技术
（1）图像采集：采用高分辨率摄像头采集农作物生长状况、病虫害、气象等图像数据。
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（2）预处理：利用图像处理技术对采集到的图像进行预处理，提高图像质量。
（3）特征提取：采用多种特征提取方法，如SIFT、HOG等，提取图像关键特征。
（4）分类识别：采用机器学习算法，如支持向量机（SVM）、随机森林（RF）等，对提取的特征进行分类识别。
（5）决策支持：根据分类识别结果，结合专家知识，为农业生产提供科学决策依据。
实验与分析
1、实验数据
本文选取了某农业种植基地的农作物生长状况、病虫害、气象等图像数据作为实验数据。
2、实验结果
（1）图像采集：采集到的图像质量较高，满足后续处理需求。
（2）预处理：预处理后的图像去噪效果明显，提高了图像质量。
（3）特征提取：提取的特征包含了图像的主要信息，为分类识别提供了可靠依据。
（4）分类识别：采用SVM和RF算法进行分类识别，识别准确率较高。
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（5）决策支持：根据分类识别结果，为农业生产提供了科学决策依据。
3、实验结论
本文设计的基于计算机视觉的农业智能监测与决策系统，在农作物生长状况、病虫害、气象等方面的识别准确率较高，为农业生产提供了实时、准确、高效的数据支持。
本文针对传统农业监测方法的不足，设计并实现了一种基于计算机视觉的农业智能监测与决策系统，系统具有以下特点：
（1）实时监测：系统能够实时监测农作物生长状况、病虫害、气象等因素。
（2）准确识别：系统采用多种特征提取和分类识别方法，识别准确率较高。
（3）科学决策：根据分类识别结果，为农业生产提供科学决策依据。
本文设计的系统在农业生产中具有广泛的应用前景，有助于提高农业生产效率，降低生产成本。
标签： #计算机视觉在农业的应用毕业设计
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