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一种基于深度学习的蚜虫检测计数网页端设计方法和系统 

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申请/专利权人:常州大学

摘要:本发明提供了一种基于深度学习的蚜虫检测计数网页端设计方法和系统,属于网页设计技术领域。方法包括:配置Streamlit作为蚜虫检测计数网页端的开发环境框架;通过设计图片检测模块、视频检测模块、计数数据可视化模块以及历史数据管理模块编写网页端的应用脚本;将深度学习模型代码和与之对应的权重文件上传至开源代码库GitHub的项目中;建立Streamlit项目,将Streamlit项目与Github项目相关联;通过StreamlitSharing网站自动检测requirements.txt文件,并安装所有列出的Python依赖项;通过图像检测功能、视频检测功能、计数结果可视化功能和历史数据管理功能测试完成UI端功能测试。通过将深度学习模型部署进该网页端能够实时处理用户上传本地的视频或图片,并对其中的蚜虫进行快速准确的检测与计数。

主权项:1.一种基于深度学习的蚜虫检测计数网页端设计方法,其特征在于,所述方法包括:选择并配置Streamlit作为蚜虫检测计数网页端的开发环境框架,使用户通过简单的脚本快速构建网页;通过设计图片检测模块、视频检测模块、计数数据可视化模块以及历史数据管理模块编写网页端的应用脚本;将深度学习模型代码和与之对应的权重文件上传至开源代码库GitHub的项目中;建立Streamlit项目,将Streamlit项目与所述Github项目相关联,完成蚜虫检测计数网页端的初步部署;通过StreamlitSharing网站自动检测requirements.txt文件,并安装所有列出的Python依赖项,完成整个网页端的云端部署;通过图像检测功能测试、视频检测功能测试、计数结果可视化功能测试和历史数据管理功能测试完成UI端功能测试。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 常州大学 一种基于深度学习的蚜虫检测计数网页端设计方法和系统

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