基于机器视觉的农作物病害识别研究进展

文献类型： 中文期刊

第一作者： 麻剑钧

作者： 麻剑钧;刘晓慈;金龙新;熊伟;易森林;封春芳;刘阳;夏先亮

作者机构：

关键词： 病害识别;卷积神经网络;机器学习;模型部署;综述

期刊名称： 湖南农业科学

ISSN： 1006-060X

年卷期： 2023 年 009 期

页码： 97-100

摘要： 基于机器视觉的农作物病害识别是近年来农业领域备受关注的研究方向。该识别技术旨在通过图像处理自动检测和识别农作物受到的病害，以便及时发现农作物病害，尽早防治。回顾了传统病虫害识别的机器学习方法；介绍了自动特征提取的深度学习方法，并从病害分类、病害检测和病害分割3个方面阐述了深度学习方法在农作物病害识别中的的应用研究进展；讨论了基于机器视觉的农作物病害识别技术目前面临的挑战，例如大规模数据集的获取不易、数据不平衡和模型部署难等；最后对机器视觉在农作物病害识别领域应用的未来发展方向进行了展望。

分类号： TP391.41%S43

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