在蟲情監(jiān)測和害蟲防范治理過程中,準確識別害蟲是有效解決農(nóng)業(yè)領(lǐng)域蟲害問題的重要前提。依靠專家知識和人工經(jīng)驗進行蟲情診斷的方式效率較為低下,自動化和智能化水平較差,而采用深度學(xué)習(xí)、計算機視覺等智能化技術(shù)手段可以大幅度提升害蟲識別過程的效率、準確度,并降低人工成本。概述了基于深度學(xué)習(xí)的害蟲識別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀,分析深度學(xué)習(xí)技術(shù)在害蟲圖像識別領(lǐng)域的實現(xiàn)原理和優(yōu)勢,闡述國內(nèi)外專家學(xué)者在基于深度學(xué)習(xí)的害蟲識別技術(shù)領(lǐng)域的最新研究進展,提出該技術(shù)領(lǐng)域面臨的挑戰(zhàn),并對發(fā)展方向進行預(yù)測。該文可為深入開展害蟲識別和分類技術(shù)在智慧農(nóng)業(yè)上的應(yīng)用研究提供參考。

【文章頁數(shù)】：6 頁

【文章目錄】：
0 引言
1 基于深度學(xué)習(xí)的圖像識別技術(shù)原理
    1.1 原理概述
    1.2 數(shù)據(jù)重要性
    1.3 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型概述
2 研究進展概述
3 基于深度學(xué)習(xí)的害蟲識別技術(shù)
4 基于深度學(xué)習(xí)的害蟲識別和定位技術(shù)
5 結(jié)束語



本文編號：3790486