基于卷积神经网络的农作物病虫害检测研究进展

农作物病虫害是全球农业生产的严重威胁之一,易造成巨大的经济损失。引入机器视觉和机器学习方法进行农作物病虫害检测,不仅可以提高病虫害检测的效率,而且有助于及时采取防治措施,降低损失。卷积神经网络(CNN)作为深度学习的代表技术之一,在计算机视觉领域的图像识别、物体识别等方面应用广泛,在农作物病虫害检测方面也取得了一些成果。本文概述了基于CNN检测农作物病虫害的技术要点、发展历程,综述了该技术的主要研究方向与进展,总结了目前研究中存在的主要问题并提出相应的解决策略,旨在为CNN在农业上的应用提供理论依据,并为农业生产管理的智能化提供技术支撑。

基于深度学习的农作物病害图像识别技术进展

农作物病害的无损检测和早期识别是精准农业和生态农业发展的关键。随着图像采集和图像处理技术的进步,高光谱成像等先进成像探测技术和基于深度学习的图像分析技术越来越多地应用于农作物病虫害的无损检测中。本文首先简单介绍了以深度学习为代表的图像识别技术的基本原理,然后系统地阐述了基于深度学习的先进成像技术和先进图像识别分析技术在农作物病害检测识别中的国内外研究现状,分析了其在农作物病害检测识别上存在的优缺点,如具有快速、准确率高等优点以及数据量过大处理不便等缺点,并进一步指出,利用高光谱成像和热红外成像与深度学习相结合,将成为今后研究农作物病虫害早期检测的主要发展方向。