人工智能技術(shù)在植物葉片病蟲害識別中的研究進(jìn)展

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摘 要：文章概述了當(dāng)前國內(nèi)外關(guān)于植物病理診斷領(lǐng)域的最新成果及研究方向，重點(diǎn)介紹了基于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的植物病理病征特征提取、分類器設(shè)計(jì)等方面的工作原理及其關(guān)鍵技術(shù)，并結(jié)合具體實(shí)例闡述了利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)構(gòu)建植物病理病害數(shù)據(jù)庫實(shí)現(xiàn)疾病診斷預(yù)測的主要思路，以期為后續(xù)深入研究奠定基礎(chǔ)。同時(shí)，文章還分析了現(xiàn)有植物病害識別方法存在的不足之處，包括無法獲取完整的植物病害樣本信息、缺乏針對性強(qiáng)的病害識別模型、數(shù)據(jù)挖掘能力較差等問題，希望能為今后進(jìn)一步開展植物病害識別理論指導(dǎo)提供參考依據(jù)。（剩余4694字）