将目标检测算法部署到Android移动端，实现端侧推理，无网络的情况下也可以使用本app进行林业有害生物检测，并且检测时间控制在了200ms内。 除了图片检测功能外还包括了有害生物信息介绍、分布地图、识别历史记录等扩展功能。
The object detection algorithm is deployed to the Android mobile terminal to achieve end-side inference, and the app can be used for forestry insect detection without network, and the detection time is controlled within 200ms. In addition to the image detection function also includes insect introduction, insect distribution map, image detection history and other extended functions.
服务器端代码位于server文件夹下，部署服务器端需要先安装MariaDB（mysql）
# 安装mariadb
$ sudo apt-get install python-pip python-dev libmysqlclient-dev
$ pip install mysql
$ apt install mariadb-client-core-10.1
$ apt-get install mariadb-server
$ sudo systemctl start mariadb
# 将数据库数据导入到Mariadb中，sql文件位于server文件夹下
$ mysql -u root -p forest_insect < forest_insect.sql
# 创建一个名为insect的anaconda环境：
$ conda create --name insect python=3.7.10
# 激活环境：
$ conda activate insect
# 路径切换到项目源代码目录下，安装项目依赖：
$ pip install -r requirements.txt
# 安装好依赖后运行insectDetectorServer.py文件
$ python insectDetectorServer.py修改insectDetectorServer.py中链接数据库的代码（第87行到第91行、第112行到第116行、第130行到第135行），修改其中的user即password为你当前所部署的数据库的user和password，
修改java/com/tsw/insectdetector/tool/NetworkUtil.java中的HTTP_SERVER为你自己服务器URL，然后在Android Studio中运行即可🎉。
modify HTTP_SERVER in java/com/tsw/insectdetector/tool/NetworkUtil.java to your own server URL, run this project in Android Studio, and then enjoy it🎉.
- 没有部署服务器前不能使用有害生物信息介绍和生物分布地图这两个功能，但是 离线检测和历史记录可以正常使用 。
- The two functions of insect introduction and insect distribution map cannot be used without deploying the server, but offline detection and history records can be used normally .
