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摘要
农业害虫智能视觉检测是实现虫情自动实时监测的重要技术，首先介绍经典机器学习技术在国内外害虫智能视觉检测中的应用，然后整理以R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN、SSD和YOLO等深度学习技术为核心的新一代害虫智能视觉检测方法的研究进展。接着，剖析农业害虫智能视觉检测方法在研究及实际应用中存在的问题，其中基于经典机器学习的方法存在特征捕获能力和检测精度较低、资源消耗较大以及鲁棒性较弱等问题；基于深度学习的方法比基于经典机器学习的方法拥有更高检测性能，但存在数据分布不同和目标较小时识别效果较差、检测精度低和速度慢等问题。最后，针对基于深度学习的方法在农业昆虫数据库的制作、数据分布偏移的鲁棒性处理、深度特征学习、多场景应用4个方面对未来研究方向进行展望。
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