基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別研究綜述

摘" 要：農(nóng)業(yè)不僅是國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)與發(fā)展的基礎(chǔ)，也是社會(huì)有序運(yùn)行的保障。然而每年由于農(nóng)作物病蟲(chóng)害造成的損失巨大，因此及時(shí)精準(zhǔn)地檢測(cè)農(nóng)作物病蟲(chóng)害情況并采取相應(yīng)措施，對(duì)于農(nóng)業(yè)發(fā)展有著重要意義。近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別方面取得巨大進(jìn)展，其中卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較好的圖像識(shí)別能力，利用該技術(shù)可以準(zhǔn)確地識(shí)別農(nóng)作物病蟲(chóng)害，以便及時(shí)地進(jìn)行防治。首先，該文分別綜述農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別的傳統(tǒng)方法、機(jī)器學(xué)習(xí)方法、深度學(xué)習(xí)方法，并分析比較3種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。其次，闡述國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者在農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)上的研究，分別分析總結(jié)數(shù)據(jù)集的獲取途徑和規(guī)模、數(shù)據(jù)集多種預(yù)處理技術(shù)的作用、數(shù)據(jù)集增強(qiáng)技術(shù)的多種方法、網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)和預(yù)處理的作用、網(wǎng)絡(luò)模型的種類(lèi)和優(yōu)缺點(diǎn)及網(wǎng)絡(luò)模型多種優(yōu)化技術(shù)的特點(diǎn)和優(yōu)缺點(diǎn)。最后，指出目前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別研究的熱點(diǎn)難點(diǎn)，并對(duì)其應(yīng)用前景進(jìn)行展望。

關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；圖像識(shí)別；關(guān)鍵技術(shù)；病蟲(chóng)害識(shí)別

中圖分類(lèi)號(hào)：TP183" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2096-9902（2024）17-00３９-0７

Abstract： Agriculture is not only the basis of national economic construction and development， but also the guarantee of social orderly operation. However， due to the huge losses caused by crop diseases and insect pests every year， it is of great significance for agricultural development to detect crop diseases and insect pests timely and accurately and take corresponding measures. In recent years， deep learning has made great progress in image recognition， in which Convolutional Neural Network has a good ability of image recognition， using this technology can accurately identify crop diseases and insect pests for timely prevention and control. First of all， this paper summarizes the traditional methods， machine learning methods and deep learning methods of crop pest identification， and analyzes and compares the advantages and disadvantages of the three methods. Secondly， The research of experts and scholars at home and abroad on the key technologies of crop disease and pest identification are described. This paper analyzes and summarizes the ways and scale of obtaining data sets， the functions of various preprocessing techniques of data sets， various methods of data set enhancement， the role of transfer learning and preprocessing of network models， the types and advantages and disadvantages of network models， and the characteristics， advantages and disadvantages of various optimization techniques of network models. Finally， the hot spots and difficulties of crop pest identification based on Convolutional Neural Network are pointed out， and its application prospect is prospected.

Keywords： deep learning; Convolutional Neural Network; image recognition; key technology; pest identification

國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展離不開(kāi)農(nóng)業(yè)的繁榮。然而，農(nóng)作物的病蟲(chóng)害問(wèn)題一直以來(lái)都是制約農(nóng)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素[1-2]。這些病蟲(chóng)害嚴(yán)重影響著農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，災(zāi)難性病蟲(chóng)害的發(fā)生導(dǎo)致糧食供應(yīng)短缺。針對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的預(yù)防與治理，傳統(tǒng)的植物病蟲(chóng)害識(shí)別方法需要耗費(fèi)大量的時(shí)間與高昂的費(fèi)用進(jìn)行人工觀(guān)察與專(zhuān)業(yè)鑒定[3]。對(duì)于這種情況，人們開(kāi)始尋求新方法，于是，機(jī)器學(xué)習(xí)逐漸被人們重視，利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)不僅可以有效減少人工觀(guān)察時(shí)間，而且可以減少用于專(zhuān)業(yè)鑒定的高昂費(fèi)用。但是，隨著社會(huì)的發(fā)展及人們?nèi)找嬖鲩L(zhǎng)的需求，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的缺點(diǎn)逐漸顯現(xiàn)出來(lái)，其中圖片的特征提取需要手動(dòng)操作，過(guò)程十分繁瑣并且影響精確度，從而導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)的算法識(shí)別結(jié)果不盡如人意。隨后，深度學(xué)習(xí)迅猛發(fā)展[4]，在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域取得了突破，遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于傳統(tǒng)方法[5]。深度學(xué)習(xí)方法主要使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這一網(wǎng)絡(luò)模型在大規(guī)模識(shí)別任務(wù)中已經(jīng)展現(xiàn)出優(yōu)于相關(guān)專(zhuān)家的識(shí)別準(zhǔn)確度[6]。然而，隨著深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的植物病蟲(chóng)害識(shí)別研究具備識(shí)別準(zhǔn)確性高、魯棒性強(qiáng)、泛化性好等特點(diǎn)[7]。盡管如此，仍存在一些挑戰(zhàn)，例如需要大量的數(shù)據(jù)集提高識(shí)別準(zhǔn)確率，大量實(shí)驗(yàn)來(lái)確定最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)等[8]。為了深入探索卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域的研究，本文綜述了農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別的幾種方法，分析了國(guó)內(nèi)外專(zhuān)家學(xué)者在基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病蟲(chóng)害識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)上的研究進(jìn)展，探討了目前基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)，并對(duì)其應(yīng)用前景進(jìn)行了展望。

1" 農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法

1.1" 傳統(tǒng)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法

傳統(tǒng)人工農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法是在長(zhǎng)期的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)實(shí)踐中形成的一類(lèi)識(shí)別技術(shù)，主要依賴(lài)于農(nóng)業(yè)從業(yè)者的經(jīng)驗(yàn)和專(zhuān)業(yè)知識(shí)，通過(guò)人工視覺(jué)觀(guān)察，來(lái)分析判斷植物是否感染病蟲(chóng)害。

人工農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法包括個(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷和基于專(zhuān)家知識(shí)的判別，其中，個(gè)人依靠長(zhǎng)期的經(jīng)驗(yàn)判斷病蟲(chóng)害的種類(lèi)，而專(zhuān)業(yè)的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害專(zhuān)家通過(guò)專(zhuān)業(yè)的知識(shí)判斷病蟲(chóng)害種類(lèi)。這些方法對(duì)于一些特定病蟲(chóng)害的識(shí)別有一定的準(zhǔn)確性，但遇到與別的病蟲(chóng)害相似的癥狀，就會(huì)受到個(gè)人主觀(guān)限制，不僅耗時(shí)耗力，而且判斷的結(jié)果存在不穩(wěn)定[9]。圖1為傳統(tǒng)農(nóng)作物病蟲(chóng)害防治流程圖。

1.2" 基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)是利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)和人工智能的方法，通過(guò)對(duì)大量圖像數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的病蟲(chóng)害識(shí)別。其主要流程包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、特征提取和模型訓(xùn)練[10]。相較于傳統(tǒng)的人工農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別具有客觀(guān)性、高效性。然而，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)也存在一些缺點(diǎn)，該技術(shù)需要專(zhuān)門(mén)的人員提前進(jìn)行特征采集，然后傳輸?shù)缴窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)。這一過(guò)程相當(dāng)復(fù)雜且耗費(fèi)大量人力物力。圖2為基于機(jī)器學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別流程圖。

1.3" 基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，其核心特點(diǎn)是利用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征學(xué)習(xí)和模式識(shí)別。通過(guò)多層次的非線(xiàn)性轉(zhuǎn)換，深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以從原始數(shù)據(jù)中提取更高級(jí)、更抽象的特征，從而更好地區(qū)分不同的病蟲(chóng)害樣本，提高識(shí)別準(zhǔn)確性和泛化能力，在病蟲(chóng)害識(shí)別任務(wù)中，基于深度學(xué)習(xí)的技術(shù)主要采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等模型[11-12]。雖然基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)與機(jī)器學(xué)習(xí)的方法在流程上有相似之處，但在特征提取階段，深度學(xué)習(xí)具有明顯優(yōu)勢(shì)。深度學(xué)習(xí)可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，而不需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征。這使得基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法在處理大規(guī)模和復(fù)雜數(shù)據(jù)時(shí)表現(xiàn)更加優(yōu)越。因此近些年來(lái)，深度學(xué)習(xí)中有些網(wǎng)絡(luò)模型在農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別任務(wù)中，已能實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于相關(guān)專(zhuān)家的識(shí)別準(zhǔn)確度[13]。圖3為基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別流程圖。

2" 農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)是一種利用深度學(xué)習(xí)方法自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別農(nóng)作物病蟲(chóng)害的先進(jìn)技術(shù)。其主要內(nèi)容有數(shù)據(jù)集獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)增強(qiáng)、遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型選擇和網(wǎng)絡(luò)模型優(yōu)化等[14]。

2.1" 病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集的獲取技術(shù)

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，適當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)準(zhǔn)備可以幫助模型找到最優(yōu)參數(shù)，提高識(shí)別性能。在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域，數(shù)據(jù)源主要可以通過(guò)3種方式獲得：第一種是利用相關(guān)研究機(jī)構(gòu)提供的數(shù)據(jù)或現(xiàn)有的公共數(shù)據(jù)集，比如Plant Village、AI Challenger等；第二種是研究人員自己搜集，比如利用手機(jī)、相機(jī)等設(shè)備進(jìn)行圖片采集；第三種則是從互聯(lián)網(wǎng)上搜索圖片。通過(guò)這些數(shù)據(jù)獲取方式為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)提供了豐富的數(shù)據(jù)資源，有助于推動(dòng)該領(lǐng)域的研究和應(yīng)用發(fā)展。本文總計(jì)所研究文章的數(shù)據(jù)集選擇情況見(jiàn)表1。

由表1可知，研究者們廣泛使用開(kāi)源數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練和測(cè)試模型的主要數(shù)據(jù)來(lái)源。部分研究者選擇通過(guò)使用手機(jī)或相機(jī)自行構(gòu)建數(shù)據(jù)集。相對(duì)而言，采用互聯(lián)網(wǎng)搜索、網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù)集的研究者數(shù)量較少。

2.2" 病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集的預(yù)處理技術(shù)

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集的預(yù)處理技術(shù)在農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域具有重要意義。在采集的過(guò)程中，病蟲(chóng)害圖像很容易受到無(wú)關(guān)信息的干擾，比如灰塵、雜物、光照和模糊等，從而會(huì)影響識(shí)別的準(zhǔn)確度，所以需要對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行除噪除雜等預(yù)處理，以確保圖像質(zhì)量。另外需要對(duì)圖像進(jìn)行尺寸標(biāo)準(zhǔn)化，通常將它們調(diào)整為相同的大小，以便于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的處理。具體預(yù)處理方式及其說(shuō)明見(jiàn)表2。

由表2可知，采用調(diào)整圖像尺寸、灰度化、PCA白化、轉(zhuǎn)變顏色模型和降噪等多種數(shù)據(jù)預(yù)處理方式，研究者在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。這些技術(shù)的綜合應(yīng)用為該領(lǐng)域的研究和實(shí)際應(yīng)用提供了有力的支持，推動(dòng)了病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)的不斷發(fā)展與優(yōu)化。

2.3" 病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)集的增強(qiáng)技術(shù)

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)被廣泛采用，以提高模型的魯棒性和泛化能力。研究者運(yùn)用不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法來(lái)增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的多樣性，如幾何變換類(lèi)、空間變換類(lèi)、顏色變換類(lèi)等。文章所涉及數(shù)據(jù)增強(qiáng)方式見(jiàn)表3。

由表3可知，在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別中的研究者廣泛應(yīng)用各類(lèi)數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法。這些數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)能夠有效地增加數(shù)據(jù)集的多樣性，提高模型的泛化能力和魯棒性，進(jìn)而推動(dòng)病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)的發(fā)展和應(yīng)用。通過(guò)綜合運(yùn)用這些方法為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的精度和可靠性帶來(lái)了積極的影響，為農(nóng)業(yè)保護(hù)和食品安全領(lǐng)域提供了有力的支持。

2.4" 網(wǎng)絡(luò)模型的遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練技術(shù)

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，許多任務(wù)面臨著數(shù)據(jù)不足、類(lèi)別不平衡、領(lǐng)域偏移等挑戰(zhàn)，導(dǎo)致模型難以泛化到新的、未見(jiàn)過(guò)的數(shù)據(jù)。為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)并提高深度學(xué)習(xí)的效率和性能，許多研究人員選擇了遷移學(xué)習(xí)的方法來(lái)訓(xùn)練模型。遷移學(xué)習(xí)的原理是將訓(xùn)練好的參數(shù)應(yīng)用在別的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，這樣就可以很快地進(jìn)行模型訓(xùn)練，極大地節(jié)約了資源和時(shí)間。遷移學(xué)習(xí)的過(guò)程如圖4所示。

總的來(lái)說(shuō)，遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的2種強(qiáng)大的技術(shù)，它們能夠提高模型的泛化能力和訓(xùn)練速度，并在數(shù)據(jù)稀缺或復(fù)雜任務(wù)的場(chǎng)景下發(fā)揮重要作用。

2.5" 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的選擇

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別的研究中，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型的選擇是一個(gè)至關(guān)重要的決策，因?yàn)椴煌木W(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)會(huì)直接影響模型的性能和學(xué)習(xí)能力。本文深入研究了多種網(wǎng)絡(luò)模型，如表4中的AlexNet、VGGNet、ResNet、EfficientNet、MobileNet和Inception。

由表4可知，每種網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型在病蟲(chóng)害識(shí)別任務(wù)中都展現(xiàn)出了各自的優(yōu)勢(shì)和局限性。研究者們根據(jù)不同的任務(wù)需求和資源限制，選擇合適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)模型，以獲得最佳的識(shí)別性能。未來(lái)的研究可以進(jìn)一步優(yōu)化和改進(jìn)這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，以提升病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)的效率和準(zhǔn)確度，推動(dòng)該領(lǐng)域的發(fā)展和應(yīng)用。

2.6" 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的優(yōu)化技術(shù)

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演進(jìn)過(guò)程中，優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型的方法成為一個(gè)至關(guān)重要的研究領(lǐng)域。研究者們提出了多種優(yōu)化方法。從最基礎(chǔ)的隨機(jī)梯度下降（SGD）到更加高級(jí)的優(yōu)化器，如Adam、Adamax等。這些優(yōu)化算法能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率和梯度更新策略，有效幫助網(wǎng)絡(luò)更快地收斂到最優(yōu)解，從而加速訓(xùn)練過(guò)程。常見(jiàn)優(yōu)化器算法見(jiàn)表5。

由表5可知，選擇優(yōu)化器算法時(shí)，研究者們需考慮數(shù)據(jù)集規(guī)模、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)復(fù)雜性、計(jì)算資源等因素，結(jié)合實(shí)際情況選擇合適的優(yōu)化器來(lái)提升模型的收斂速度和性能。因此仔細(xì)選擇和調(diào)整更合適的優(yōu)化器能夠?yàn)椴∠x(chóng)害識(shí)別等任務(wù)帶來(lái)更好的效果。

3" 問(wèn)題與展望

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的蓬勃發(fā)展，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動(dòng)提取圖像特征，已為當(dāng)前最炙手可熱的深度學(xué)習(xí)技術(shù)之一，但其在農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方面的應(yīng)用尚處于初級(jí)階段，仍面臨一定程度的挑戰(zhàn)，亟待深入挖掘和拓展。

3.1" 存在的問(wèn)題

3.1.1" 數(shù)據(jù)收集問(wèn)題

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別中，數(shù)據(jù)收集困難是一個(gè)重要的問(wèn)題。因?yàn)檗r(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的數(shù)據(jù)采集受到多種因素的限制，如不同地理環(huán)境、氣候條件、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)區(qū)域的分散性等，導(dǎo)致研究人員難以獲得全面而多樣化的數(shù)據(jù)樣本。

3.1.2" 圖像檢測(cè)問(wèn)題

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別中，圖像檢測(cè)是一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)。環(huán)境復(fù)雜、病蟲(chóng)害多樣、形態(tài)不規(guī)則和背景干擾多，增加了農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像檢測(cè)的難度。

3.1.3" 模型訓(xùn)練和硬件資源問(wèn)題

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度結(jié)構(gòu)可以提高準(zhǔn)確率，但網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度越深所需要訓(xùn)練時(shí)間越長(zhǎng)，以及硬件資源要求越高。在嵌入式平臺(tái)上，GPU性能遠(yuǎn)低于計(jì)算機(jī)，從而導(dǎo)致卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺(tái)上實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)速度明顯下降，這給實(shí)時(shí)目標(biāo)檢測(cè)的應(yīng)用提出了挑戰(zhàn)。

3.2" 未來(lái)展望

在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域，會(huì)面臨數(shù)據(jù)獲取、圖像檢測(cè)、模型訓(xùn)練和硬件資源等問(wèn)題的挑戰(zhàn)。然而，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和創(chuàng)新，這些困難均可克服，并可推動(dòng)該領(lǐng)域取得更為顯著的發(fā)展。首先，對(duì)于數(shù)據(jù)獲取困難問(wèn)題，未來(lái)的研究可以通過(guò)協(xié)調(diào)國(guó)內(nèi)外研究人員的合作，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的共享與交換，同時(shí)，可以探索利用新興技術(shù)，如無(wú)人機(jī)和遙感等，來(lái)構(gòu)建更大規(guī)模病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)庫(kù)。其次，針對(duì)圖像檢測(cè)困難問(wèn)題，未來(lái)的研究可以聚焦于改進(jìn)圖像預(yù)處理和增強(qiáng)技術(shù)，以提高圖像質(zhì)量和準(zhǔn)確性。再次，針對(duì)模型訓(xùn)練和硬件資源問(wèn)題，未來(lái)的研究可以致力于開(kāi)發(fā)更加優(yōu)化的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，比如設(shè)計(jì)輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、引入注意力機(jī)制、模型壓縮等技術(shù)，以提高訓(xùn)練效率。最后，針對(duì)嵌入式平臺(tái)的硬件資源限制，可以探索深度學(xué)習(xí)加速器和模型優(yōu)化技術(shù)，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式設(shè)備上的實(shí)時(shí)檢測(cè)性能?？傊窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域面臨著一系列挑戰(zhàn)，但隨著科技的不斷進(jìn)步，這些困難將逐步得到解決。未來(lái)的研究將以構(gòu)建更大規(guī)模的數(shù)據(jù)集、優(yōu)化模型訓(xùn)練、利用硬件資源等為重點(diǎn)，推動(dòng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的應(yīng)用。

4" 結(jié)論

本文綜述了國(guó)內(nèi)外研究人員利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行病蟲(chóng)害識(shí)別技術(shù)的研究進(jìn)展，討論了病蟲(chóng)害識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)。研究表明，使用更豐富、真實(shí)且多樣化的數(shù)據(jù)源，并通過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理和遷移學(xué)習(xí)，可以促使病蟲(chóng)害識(shí)別的準(zhǔn)確率得到很好的提升。尤其選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，并通過(guò)模型的改進(jìn)和優(yōu)化，能夠促使特定的任務(wù)得到更高效的解決。然而，在探討現(xiàn)階段技術(shù)不足和未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)時(shí)發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別領(lǐng)域在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用方面仍面臨一些挑戰(zhàn)。短期內(nèi)，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別上可能無(wú)法徹底解決問(wèn)題。但是值得肯定的是，現(xiàn)階段的很多經(jīng)驗(yàn)在未來(lái)將成為背后大數(shù)據(jù)的重要組成部分。因此，在未來(lái)的發(fā)展中，對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的光明前景將持樂(lè)觀(guān)態(tài)度，并期待通過(guò)不斷地研究和探索，推動(dòng)該技術(shù)的進(jìn)步與發(fā)展，使其成為農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害防控的有力工具。

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