基于CNN卷积神经网络的病虫害图像识别应用技术综述

摘要：

农作物病虫害种类繁多,对农作物的产品和品质造成重大影响,而我国一线农业生产人员专业技术水平良莠不齐,导致现场缺乏有效和及时的客观判断.基于此,分析了传统和现代病虫害快速检测的方式和优缺点,并针对基于CNN卷积神经网络的农作物病虫害AI图像识别技术的要点和应用步骤进行详细阐述.该技术具有较高的实用价值和可操作性,可促进AI图像识别技术与传统农业生产的深度融合和赋能.

关键词：CNN卷积神经网络、农作物病虫害识别、图像识别技术、特征提取及分析

分类号：TP183;TP391.41;S43(自动化基础理论)

资助基金：广西重点研发计划项目

在线出版日期：2023-04-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：23-25