基于深度学习的农作物病虫害图像识别APP系统设计随着农业现代化的推进，农作物病虫害的早期识别与防治对提高农业生产效率至关重要。传统的病虫害识别方法依赖人工经验，效率较低且容易出错。针对这一问题，本文设计了一款基于深度学习的农作物病虫害图像识别APP系统。该系统利用卷积神经网络（CNN）等深度学习技术，结合移动端开发框架，实现了对农作物病虫害的快速、准确识别。用户只需通过手机拍摄病虫害图像，APP即可实时分析并返回识别结果，同时提供防治建议，帮助农民及时采取应对措施。本文详细阐述了系统的整体架构设计、核心算法实现、数据集构建及模型优化方法，并通过实验验证了系统的识别准确率和实用性。该APP的应用将有效降低农作物病虫害带来的损失，为智慧农业的发展提供技术支持。
