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基于卷积神经网络的农作物病虫害检测综述

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农作物在生长过程中,作物的茎、叶和果实每时每刻都可能遭受病虫害的侵袭,因此实时检测作物病虫害情况并采取相应措施,有助于保证农业粮食生产的稳定,对于智慧农业发展有着重要意义.在近几年里,卷积神经网络(CNN)技术凭借其自动提取特征的客观性与高效性成为农作物检测领域的热点.该文首先介绍典型卷积神经网络的结构,从卷积神经网络在作物病虫害分类与病虫害目标检测2个方面的应用回顾该领域的发展现状,最后提出未来发展方向.

韩弘炜、张漪埌、齐立萍

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河北农业大学渤海学院,河北 沧州 061100

农作物 病虫害检测 智慧农业 卷积神经网络 目标检测

河北省省属高校基本科研业务费研究项目河北省省属高校基本科研业务费研究项目河北农业大学耕读基金第一批师生协同创新项目

KY2022060KY20220592021-BHXT-08

2023

10.20028/j.zhnydk.2023.06.002

智慧农业导刊

智慧农业导刊

ISSN：
年,卷(期)：2023.3(6)
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