基于机器学习与深度学习的叶片图像识别在农作物病害检测中的应用综述-研究论文

简介：
本研究论文综述了机器学习和深度学习技术在农作物叶片图像识别及病害检测领域的最新进展，旨在为农业智能化提供理论和技术支持。 随着人口的快速增长，农业粮食生产变得尤为重要。然而，当前主要农作物正面临各种疾病的威胁。这些作物病害遍布根部、叶片及茎干等多个部位；其中最常见的是在叶子上发现疾病迹象。由于不同植物的叶子大小不一、形状各异且颜色也有区别，识别和分类这些病症是一项极具挑战性的任务。 科研人员的主要目标是开发一种技术，在短时间内更为精确地检测作物病害。机器学习与计算机视觉领域的发展为此提供了强大的支持，并推动了相关解决方案的进步。本段落将总结该领域的不同研究方向及其各自的优缺点，并探讨在各种不同的应用场景中，针对不同类型农作物的疾病识别和分类方法。 我们还会分析这些新技术在各类场景及特定作物类别中的表现情况，同时指出未来的研究工作中需要关注的重点问题。