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我国基于深度学习的图像识别技术在农作物病虫害识别中的研究进展

来源：花匠小妙招时间：2024-11-15 05:55

摘要：农作物病虫害是农业生产中所要面临的重要问题之一,快速、有效的病虫害识别手段对保障农产品质量安全,提升经济效益具有重要意义.近年来基于图像的农作物病虫害自动诊断技术得到了广泛研究,并取得了一系列进步.本文主要分析了我国农作物病虫害自动识别技术的发展现状,阐述了利用卷积神经网络建立病虫害识别模型的关键技术和实施步骤,介绍了当前主流图像识别深度学习模型算法和改进思路,并对存在的技术瓶颈和发展趋势进行分析,以期为图像识别技术在实际生产中的应用提供参考.

关键词：

病虫害数据集预测模型深度学习卷积神经网络研究进展

机标分类号：

TP391.41(计算技术、计算机技术)F304(农业经济理论)S48(农药防治（化学防治）)

资助基金：

北京市数字农业创新团队项目 ( BAIC10-2022 ) 北京市农林科学院青年科研基金 ( QNJJ202213 )

论文发表日期：

2023-03-28

在线出版日期：

2023-04-03 （万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：

7 ( 22-28 )