深度学习在农作物病虫害识别中应用初探

作者：孙奥; 吴冬燕; 吴阳江; 许燕萍

来源：电子测试, 2019, (06): 68-70.

DOI：10.16520/j.cnki.1000-8519.2019.06.028

• 深度学习
• 图像识别
• 神经网络

我国有广阔的农作物种植面积,其中病虫害对农作物产量的影响最大,当农作物得了病虫害时,其整体生理机能会大大下降从而导致植株瘦小,无法达到最优生产状态从而产量不高经济效益低。因此农民需要多关注农作物的生长状态,由于植株较多并且小因此病虫害通常很难发现,每当发现时其通常已经扩散了很大的面积。目前深度学习技术已经应用在诸多领域,其中在农业领域的应用也相对成熟,使用深度学习技术对农作物病虫害的图像进行识别判断,能准确、快速地识别出病虫害的种类,减小因人为经验不足而造成的病虫害误判,滥用农药对环境造成的不良影响。

• 单位
  苏州工业职业技术学院