文献类型： 中文期刊
作者： 张耀丽 1 ; 许宁 2 ; 宋裕民 2 ; 孟庆山 2 ; 侯旭 3 ; 李虎 1 ;
作者机构： 1.山东理工大学农业工程与食品科学学院
2.山东省农业机械科学研究院
3.苏州大学艺术学院
关键词： 卷积神经网络;病虫害识别;深度学习;图像识别
期刊名称： 农业装备与车辆工程
ISSN： 1673-3142
年卷期： 2023 年 002 期
页码： 58-62
摘要： 利用卷积神经网络等图像处理技术研究识别作物病虫害是农业智能化未来发展的必然趋势，具有识别速度快、精度高等优点。综述了卷积神经网络的几种经典模型及其分别在农作物病虫害识别领域的应用成果；讨论了卷积神经网络在农业病虫害识别领域的局限性和发展趋势，以期更有利于卷积神经网络技术更好地帮助农业进步和经济发展。
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