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基于迁移学习的智慧农业病虫害图像识别方法

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随着农业现代化的不断发展,中国农业病虫害防治工作越来越受到重视.传统的病虫害防治方式主要是对病虫害进行人工防治,由于受到人力和地理环境等因素的影响,导致了病虫害种类繁多且分布不均匀,难以达到精准化防控的效果.近年来,深度学习技术的快速发展为实现精准化防控提供了新思路,深度学习作为一种数据驱动的机器学习方法,能够对大量有价值的数据进行学习、分析和处理,能够提高图像识别的准确率和速度.因此,该文提出了基于迁移学习的智慧农业病虫害图像识别方法,该方法能够有效处理病虫害图像数量众多且分布不均的问题.

王丽妍

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黑龙江建三江国家农业科技园区管理委员会政务服务中心,黑龙江 佳木斯 156300

迁移学习 智慧农业 图像识别 病虫害

2024

10.16815/j.cnki.11-5436/s.2024.02.054

农业工程技术

农业工程技术

ISSN：
年,卷(期)：2024.44(2)
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