基于深度学习技术的农作物病虫害识别研究.pdf

简介：
本研究探索了利用深度学习算法对农作物常见病虫害进行自动化识别的方法和技术，旨在提高农业生产的效率和智能化水平。文章深入分析了几种主流深度学习模型在该领域的应用效果，并提出了优化方案。 本段落介绍了一种利用深度学习技术进行农作物病虫害识别的方法。传统的识别方法存在鲁棒性较差、准确率较低的问题，而卷积神经网络（CNN）具备自动提取图像特征、泛化能力强以及高准确性等优势。快速且精准地识别出作物的病虫害类型不仅可以减少农民因病害造成的经济损失，还能降低农药对环境的影响。因此，在本研究中采用了一种改进型的残差网络来优化卷积神经网络，以实现更有效的农作物病虫害识别功能。实验结果显示，该方法具有较高的准确率和鲁棒性，并能够有效应用于作物健康监测领域。