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基于深度学习的害虫识别技术综述

     

摘要

在虫情监测和害虫防范治理过程中,准确识别害虫是有效解决农业领域虫害问题的重要前提.依靠专家知识和人工经验进行虫情诊断的方式效率较为低下,自动化和智能化水平较差,而采用深度学习、计算机视觉等智能化技术手段可以大幅度提升害虫识别过程的效率、准确度,并降低人工成本.概述了基于深度学习的害虫识别技术发展现状,分析深度学习技术在害虫图像识别领域的实现原理和优势,阐述国内外专家学者在基于深度学习的害虫识别技术领域的最新研究进展,提出该技术领域面临的挑战,并对发展方向进行预测.该文可为深入开展害虫识别和分类技术在智慧农业上的应用研究提供参考.

著录项

  • 来源
    《农业工程》|2020年第10期|19-24|共6页
  • 作者单位

    浙大宁波理工学院 浙江 宁波 315100;

    浙江大学工业控制技术国家重点实验室 浙江 杭州 310027;

    浙大宁波理工学院 浙江 宁波 315100;

    浙大宁波理工学院 浙江 宁波 315100;

    浙江大学工业控制技术国家重点实验室 浙江 杭州 310027;

  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类 TP391.41;
  • 关键词

    农业; 害虫; 识别; 深度学习;

  • 入库时间 2022-08-19 00:30:57

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