植物病害检测仪
利用人工智能图像分析即时检测植物病害。上传植物照片，获得准确的疾病识别和治疗建议。
植物病害检测仪
利用人工智能图像分析即时检测植物病害。上传植物照片，获得准确的疾病识别和治疗建议。
AI Analysis Active
Using microsoft/resnet-50 image classification model for plant disease detection and health assessment.
将您的植物图像拖放到此处，或单击选择
支持JPEG、PNG、WebP（最大10MB）-为获得最佳效果，请使用清晰、光线充足的图像
为什么选择我们的植物病害检测仪？
先进的人工智能技术与农业专业知识相结合，提供准确的植物健康分析。
人工智能驱动的分析
使用专门为植物病害识别训练的最先进的MobileNet v2模型。
高级图像识别
分析植物图像，以高精度检测各种疾病、害虫和健康状况。
即时结果
立即获得具有置信度分数和详细建议的分析结果。
可靠且准确
在数千幅植物图像上进行训练，以提供可靠的疾病识别和严重程度评估。
移动友好
非常适合野外使用-直接从智能手机或平板电脑分析植物健康状况。
完全免费
不需要注册。免费获得专业级植物病害检测。
植物病害检测仪使用方法
按照这些简单的步骤来分析你的植物的健康状况。
上传植物图像
拍摄受影响的植物部分（叶子、茎、果实）的清晰照片或上传现有图像。
选择最佳品质
选择光线良好、焦点清晰、植物细节可见的图像，以获得最佳效果。
用AI分析
点击分析按钮，我们的人工智能将处理图像以识别潜在的疾病。
审查结果
获得详细的分析结果，包括疾病识别、严重程度和治疗建议。
获得最佳效果的提示
遵循这些指南可以提高植物病害检测的准确性。
拍摄清晰的照片
使用良好的照明，并专注于受影响的植物部分。包括健康区域和受影响区域进行比较。
最佳照明
自然光效果最好。避免可能影响分析准确性的粗糙阴影或过度曝光的图像。
图像质量很重要
细节清晰的更高分辨率图像可产生更准确的结果。避免模糊或像素化的照片。
多角度
为了获得最佳诊断，请考虑分析受影响植物不同角度的多幅图像。
建议专业咨询
虽然我们的人工智能提供了准确的分析，但对于有价值的作物或严重的虫害，请始终咨询农业专家。
常见问题
关于我们的植物病害检测工具的常见问题。
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