news 2026/10/17 5:28:49

基于深度学习的农作物叶片病害分割系统设计与实现任务书

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张小明

前端开发工程师

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文章封面图
基于深度学习的农作物叶片病害分割系统设计与实现任务书

主要内容

随着社会经济的发展,人们的饮食和生活条件虽然得到了改善,但是由于工作节妻的加快,心理压力的增加,生活环境的变化,人们常处于亚健康状态。因此,每个人都在关注健康,每个人都在追求健康,健康体检逐渐成为一种时尚。传统的体检预约方式较需要去机构进行预约,较为低效,针对这一问题,本课题旨在设计开发一套医院体检预约系统,通过该系统,医院可以设置体检项目、体检日期等信息,需要体检的人可以通过浏览器查看可预约的项目和日期,并在线提交预约信息。该系统的实现,充分利用了互联网的便利性,提高了预约的效率。

主要任务要求

1、课题要在实习、工程实践等社会实践中完成。主要运用软件工程的方法和要求首先对要研究的课题进行需求分析,并通过可行性分析;进行概要设计,然后进行详细设计,实现代码设计;最后进入调试、投入运行和维护阶段。

2、有针对性地阅读足量参考文献(文献应主要来自最近三年)。该课题涉及主要技术包括:SSM框架、Java;数据库采用MySQL。对上述技术进行认真学习与实践,达到练有效应用的程度。

3、该课题拟实现的基本功能包括:前端用户注册登录、浏览查询体检套餐、在线预约;后台管理员对体检套餐项目信息、用户信息,预约信息等进行管理。

4、界面美观大方,操作简单实用。

5、工作量要求:查阅文献资料篇数不少于20篇;毕业设计(论文)字数在1万字以上;设计成果包括毕业设计论文,毕业设计源代码程序或运行说明书等,要求进行程序演示并给出结果。

6、严格按照《武汉东湖学院本科生毕业论文(设计)工作管理办法》中的相关规定保质保量地完成开题报告和论文撰写。

参考文献(不少于5篇,最好写10篇)

[1]张风伟.基于深度学习的苹果叶片病害识别系统研究[D].安徽理工大学,2024.DOI:10.26918/d.cnki.ghngc.2024.001012.

[2]赵慧勐.基于卷积神经网络的苹果叶片病害识别研究[D].安徽理工大学,2024.DOI:10.26918/d.cnki.ghngc.2024.000563.

[3]董增.基于深度学习的葡萄叶片病害识别方法研究[D].塔里木大学,2024.DOI:10.27708/d.cnki.gtlmd.2024.000210.

[4]伏俊.基于改进DeepLabV3+的梨树叶片病害分割方法研究[D].塔里木大学,2024.DOI:10.27708/d.cnki.gtlmd.2024.000174.

[5]夏颖.基于深度学习的番茄叶片病害识别方法研究[D].南京信息工程大学,2024.DOI:10.27248/d.cnki.gnjqc.2024.001555.

[6]陈祥渠.基于深度学习的梨树叶片病害分级研究及系统实现[D].山东农业大学,2024.DOI:10.27277/d.cnki.gsdnu.2024.000887.

[7]余文杰.基于语义分割的苹果叶片病害图像识别研究[D].长江大学,2024.DOI:10.26981/d.cnki.gjhsc.2024.000227.

[8]李恩霖.基于深度学习的玉米叶片病害识别方法研究[D].东北农业大学,2023.DOI:10.27010/d.cnki.gdbnu.2023.000839.

[9]Sriprateep K ,Khonjun S ,Pitakaso R , et al.Hybrid Adaptive Multiple Intelligence System (HybridAMIS) for classifying cannabis leaf diseases using deep learning ensembles[J].Smart Agricultural Technology,2024,11-23.

[10]Kumar D ,Kukreja V .Image segmentation, classification, and recognition methods for wheat diseases: Two Decades’ systematic literature review[J].Computers and Electronics in Agriculture,2024,14-66.

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