基于CNN卷积神经网络的病虫害图像识别应用技术综述
魏倩1
龚骏毅2
1.南宁市青秀区市政园林所,广西 南宁 5302992.广西慧云信息技术有限公司,广西 南宁 530031
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(自动化基础理论)TP391.41(计算技术、计算机技术)S43(病虫害及其防治)
论文发表日期：2023-02-15
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：3( 23-25 )