农作物害虫图像识别研究进展与展望

作者：张萌; 钱蓉; 朱静波; 张立平; 李闰枚; 董伟^*

来源：安徽农业科学, 2018, 46(34): 11-15.

DOI：10.13989/j.cnki.0517-6611.2018.34.004

• 害虫图像
• 虫害诊断
• 图像识别
• 深度学习
• 智慧农业

农作物害虫的精准识别是害虫预报及防控的重要前提,图像识别法以高效率、低成本、易操作等优势,成为近年来害虫防治工作的研究热点和主要技术手段。鉴于害虫图像识别在虫害诊断中的巨大潜力,回顾害虫图像识别方法的发展历程,阐述由室内环境下的识别走向自然环境的研究进展,分析传统方法与深度学习的优势与局限性,针对性给出未来发展的相应措施。传统识别方法易实现,适用在样本少、范围小的识别领域;深度学习方法精度高、自适应性强,在数据量充足的前提下可以取得较好的识别效果。最后对农作物害虫图像识别的发展前景进行展望,指出将害虫图像识别与物联网、传感器等技术相结合,共同构建农业大数据,并成为智慧农业的重要组成部分。

• 单位
  安徽省农业科学院农业经济与信息研究所