基于葡萄種植圖像識(shí)別技術(shù)的智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用

摘" 要：在智慧農(nóng)業(yè)的眾多技術(shù)中，圖像識(shí)別技術(shù)的重要性日益凸顯。該文介紹圖像識(shí)別技術(shù)在葡萄種植過(guò)程中對(duì)病蟲(chóng)害進(jìn)行識(shí)別，采用輪廓邊緣檢測(cè)算法和U-Net算法在葡萄不同生長(zhǎng)期病害特征標(biāo)定識(shí)別中的應(yīng)用，闡述如何利用簡(jiǎn)單的圖像數(shù)理模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，并最終實(shí)現(xiàn)各花期病變的自動(dòng)甄別，提升葡萄種植的管理效率。希望讀者通過(guò)該文能夠理解圖像識(shí)別技術(shù)如何與傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)相結(jié)合，為推動(dòng)智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展提供新思路。

關(guān)鍵詞：智慧農(nóng)業(yè);圖像識(shí)別;Sobel算法;U-Net算法;RGB數(shù)值

中圖分類號(hào)：S663.1" " " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A" " " " " 文章編號(hào)：2096-9902（2025）01-0018-04

Abstract： Among the various technologies in smart agriculture， the importance of image recognition is increasingly evident. This paper introduces the application of image recognition technology in grape planting， using contour edge detection algorithm and U-Net algorithm in the calibration and identification of disease characteristics in different growth periods of grape. It expounds how to use simple image mathematical models to carry out data analysis and ultimately realize the automatic identification of various flowering diseases to improve the management efficiency of grape planting. Through this paper， readers can gain a clear understanding of how image recognition technology can be integrated with traditional agriculture， which offers new insights for advancing smart agriculture.

Keywords： smart agriculture; image recognition; Sobel algorithm; U-Net algorithm; RGB values

現(xiàn)代信息技術(shù)經(jīng)過(guò)幾十年的演進(jìn)，已經(jīng)深度融合到人們的日常生活及生產(chǎn)活動(dòng)中，其中包括農(nóng)業(yè)等傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域。特別是隨著物聯(lián)網(wǎng)等先進(jìn)信息技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的智慧農(nóng)業(yè)成為現(xiàn)代農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)。在鄉(xiāng)村振興戰(zhàn)略的推動(dòng)下，我國(guó)智慧農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)的建設(shè)步伐顯著加快，諸如農(nóng)作物環(huán)境信息監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、節(jié)水灌溉控制系統(tǒng)、空天地一體化監(jiān)控系統(tǒng)、水肥一體化監(jiān)控系統(tǒng)等一系列技術(shù)產(chǎn)品的自主研發(fā)成績(jī)斐然。然而，這些系統(tǒng)在人工智能和基于機(jī)器視覺(jué)的圖像識(shí)別技術(shù)的整合應(yīng)用方面尚存不足。本文旨在探討圖像識(shí)別技術(shù)在葡萄種植過(guò)程中對(duì)病蟲(chóng)害的識(shí)別應(yīng)用，進(jìn)而探討其在智慧農(nóng)業(yè)領(lǐng)域中的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1" 平臺(tái)搭建

本研究旨在探討一種基于機(jī)器視覺(jué)的圖像識(shí)別技術(shù)在葡萄種植中的智慧農(nóng)業(yè)應(yīng)用。該應(yīng)用系統(tǒng)的架構(gòu)采納了當(dāng)前主流的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)三層架構(gòu)模式，包括感知層、網(wǎng)絡(luò)層以及應(yīng)用層。在平臺(tái)搭建方面，本研究使用C語(yǔ)言負(fù)責(zé)平臺(tái)系統(tǒng)底層的數(shù)據(jù)處理邏輯，確保系統(tǒng)具備基本的識(shí)別及其他操作功能。系統(tǒng)的操作界面基于B/S架構(gòu)設(shè)計(jì)，即所有核心算法和功能均部署在服務(wù)器端，用戶通過(guò)瀏覽器端登錄訪問(wèn)，無(wú)需在本地安裝任何客戶端軟件，這種設(shè)計(jì)顯著降低了客戶端與服務(wù)器端的維護(hù)成本。文章重點(diǎn)討論了感知層在圖像識(shí)別應(yīng)用中的實(shí)現(xiàn)。在該系統(tǒng)中，用戶可通過(guò)智能手機(jī)拍攝并上傳葡萄的病害圖片至系統(tǒng)，系統(tǒng)將能迅速并準(zhǔn)確地識(shí)別出葡萄的病害類型，并提供科學(xué)合理的處理建議及種植指導(dǎo)。

2" 葡萄病蟲(chóng)害特征的識(shí)別

本系統(tǒng)方案旨在通過(guò)圖像識(shí)別技術(shù)實(shí)現(xiàn)葡萄病蟲(chóng)害特征的準(zhǔn)確識(shí)別。該方案的核心在于對(duì)葡萄圖像中的病害區(qū)域進(jìn)行精確識(shí)別，再將識(shí)別得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行有效歸類并標(biāo)注，最終利用深度學(xué)習(xí)算法對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)，形成一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的識(shí)別模型。此過(guò)程將以單個(gè)像素點(diǎn)作為最小的數(shù)據(jù)處理單元，對(duì)圖像（像素集）中三原色的RGBW（紅、綠、藍(lán)和白）4個(gè)通道的色階數(shù)據(jù)進(jìn)行細(xì)致處理。最終將處理好的圖像（像素集）中的像素點(diǎn)數(shù)量進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)和數(shù)理分析，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害特征的準(zhǔn)確識(shí)別。圖像（像素集）識(shí)別流程具體如圖1所示。

在處理模糊或色彩對(duì)比度不明顯的圖像時(shí)，系統(tǒng)首先執(zhí)行色彩增強(qiáng)操作，旨在突顯圖像的關(guān)鍵特征并抓取顏色特征。色彩增強(qiáng)的基本原理是對(duì)圖像的灰度級(jí)別進(jìn)行重新分配，這些灰度級(jí)別代表了圖像中的不同亮度水平。通過(guò)這種重新分配，使得圖像的灰度分布更加均勻，暗處變亮，亮處相對(duì)變暗，以此來(lái)增強(qiáng)RGB顏色的對(duì)比度。這樣的處理有利于后續(xù)對(duì)RGB各通道的色彩像素點(diǎn)進(jìn)行更準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)和分類。

在捕捉圖像的外形輪廓方面，系統(tǒng)采用了Canny邊緣檢測(cè)算法。

1）通過(guò)高斯濾波對(duì)圖像進(jìn)行降噪處理。高斯濾波可以平滑圖像，通過(guò)模糊處理降低圖像的噪聲，為邊緣檢測(cè)創(chuàng)造更清晰的輪廓基礎(chǔ)。

2）系統(tǒng)使用Sobel算法來(lái)計(jì)算圖像每一個(gè)像素點(diǎn)的梯度值。其作用是可以有效地檢測(cè)出圖像中的圖形邊緣結(jié)構(gòu)。Sobel算法能夠分別計(jì)算出圖像在水平和垂直方向上的梯度值。通過(guò)結(jié)合這2個(gè)方向上的梯度，可以得到每個(gè)像素點(diǎn)的梯度幅值及其方向。Sobel算法的具體公式包括梯度幅值和梯度方向的計(jì)算，它通過(guò)對(duì)圖像中每個(gè)像素點(diǎn)周圍的像素值進(jìn)行操作，得到該點(diǎn)在水平和垂直方向上的邊緣強(qiáng)度和方向，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像邊緣的精確檢測(cè)。其公式如下

梯度幅值：G= ，

式中：Gx和Gy分別表示該像素點(diǎn)在水平和垂直方向上的梯度值。

梯度方向：θ=arctan2（Gy，Gx），

式中：arctan2是反正切函數(shù)，它可以根據(jù)Gx和Gy的值計(jì)算出正確的梯度方向。

3）系統(tǒng)采用非極大值抑制（Non-Maximum Suppression， NMS）算法來(lái)進(jìn)一步增強(qiáng)圖像輪廓的邊緣清晰度。非極大值抑制的核心思想是在梯度圖像中，只保留梯度值局部最大的像素點(diǎn)，而抑制（即減弱或去除）其他非局部最大的像素點(diǎn)。這樣的處理使得圖像的邊緣部分變得更加細(xì)膩和銳利，顯著增強(qiáng)了圖像輪廓的清晰度，為后續(xù)的邊緣檢測(cè)奠定了基礎(chǔ)。

4）系統(tǒng)應(yīng)用雙閾值檢測(cè)算法對(duì)圖像中的像素進(jìn)行分類。這一步驟中，通過(guò)算法將它們分為強(qiáng)邊緣、弱邊緣和非邊緣3種類型，算法根據(jù)預(yù)先設(shè)定的高閾值和低閾值來(lái)判斷。梯度幅值超過(guò)高閾值的像素被標(biāo)記為強(qiáng)邊緣;梯度幅值處于高閾值和低閾值之間的像素被標(biāo)記為弱邊緣;而梯度幅值低于低閾值的則被認(rèn)定為非邊緣。這種分類方法有助于進(jìn)一步明確邊緣的界限，為邊緣輪廓的準(zhǔn)確抽取提供重要依據(jù)。

5）連接強(qiáng)邊緣像素來(lái)形成完整的邊緣輪廓。這一過(guò)程主要依賴于邊緣連接技術(shù)，將那些被標(biāo)記為強(qiáng)邊緣的像素點(diǎn)相連接，從而形成閉合的邊緣輪廓。通過(guò)這種方式，系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確地描繪出圖像中的物體輪廓。此過(guò)程不僅識(shí)別了圖像的輪廓，還對(duì)于后續(xù)的圖像識(shí)別和分析，尤其是在葡萄病蟲(chóng)害特征識(shí)別中，提供了清晰且連貫的邊緣信息，大大提高了識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

6）對(duì)圖像特征進(jìn)行采集后的圖片數(shù)據(jù)，通過(guò)顏色，輪廓形狀等進(jìn)行歸類。例如：特征色彩白色為一類;特征棕褐色為一類;特征輪廓為圓歸一類;特征輪廓為方歸一類。再對(duì)歸類的圖像進(jìn)行病蟲(chóng)害類型標(biāo)注。例如：大圓形包含多個(gè)小圓形定義為甲蟲(chóng)，大矩形包含多個(gè)小矩形為毛蟲(chóng)。

7）對(duì)歸類、標(biāo)注好的數(shù)據(jù)集，通過(guò)多種圖片特征相似度數(shù)據(jù)進(jìn)行采樣和對(duì)比，利用人工智能算法進(jìn)行深度學(xué)習(xí)，建立一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)對(duì)比模型，最終形成完整且多樣的病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)庫(kù)。表1為葡萄不同生長(zhǎng)期常見(jiàn)的病害特征數(shù)據(jù)集示例。

3" 葡萄花期的識(shí)別

葡萄種植的花期分為前期、中期、后期，其開(kāi)花的花序依次為中部、基部、頂部。因此，根據(jù)葡萄開(kāi)花的這一特征，采用U-Net模型對(duì)葡萄葉片和花絮特征進(jìn)行分割識(shí)別，區(qū)分出果葉和花絮。再通過(guò)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)計(jì)算，計(jì)算出葡萄花絮在基部、中部和頂部的排布數(shù)量，從而識(shí)別出葡萄的花期。

3.1" 葡萄葉片和花絮圖像的分割

U-Net算法模型是一種深度學(xué)習(xí)模型，特別設(shè)計(jì)用于圖像分割任務(wù)，能夠準(zhǔn)確地識(shí)別圖像中的各種對(duì)象和結(jié)構(gòu)。它通過(guò)使用對(duì)稱的收縮路徑（用于捕獲上下文信息）和擴(kuò)展路徑（用于精確定位），能夠在較少的數(shù)據(jù)上也達(dá)到較好的分割效果。因此非常適用于葡萄葉片和花絮特征進(jìn)行分割識(shí)別，可將葡萄的花期進(jìn)行有效的區(qū)分歸類，為下一步進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析奠定基礎(chǔ)。其大致步驟如下。

3.1.1" 圖像數(shù)據(jù)采集和預(yù)處理

U-Net算法模型需要基本的圖像數(shù)據(jù)才能進(jìn)行計(jì)算。因此，需要收集包含葡萄葉子和花絮的圖像，這些圖像可以來(lái)源于實(shí)地拍攝的葡萄園照片，且需要對(duì)拍攝收集到的圖像進(jìn)行預(yù)處理，即人工標(biāo)注，確定哪些部分是葉子，哪些是花絮。在形成數(shù)據(jù)模型后，就無(wú)需人工標(biāo)注，只需設(shè)定一個(gè)相似度參數(shù)，達(dá)到設(shè)定值的圖像自動(dòng)標(biāo)注。

3.1.2" 模型訓(xùn)練

建立基本U-Net算法模型，初始化模型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，調(diào)整數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的深度和特征抓取的通道數(shù)量等。將標(biāo)注好的葡萄圖像數(shù)據(jù)（即真實(shí)的分割圖）輸入到U-Net算法模型中，使用交叉熵?fù)p失函數(shù)對(duì)圖像進(jìn)行對(duì)比計(jì)算，得出數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)模型與真實(shí)圖像標(biāo)注之間的差異參數(shù)。利用SGD算法對(duì)模型進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化，調(diào)整網(wǎng)絡(luò)參數(shù)，減小參數(shù)差異，完成模型訓(xùn)練和優(yōu)化。

3.1.3" 圖像分割

將新的葡萄圖像輸入模型進(jìn)行前向傳播，與訓(xùn)練完成的模型進(jìn)行對(duì)比，得到每個(gè)像素屬于葉子或花絮的概率。設(shè)置一個(gè)閾值，將低于這個(gè)閾值的像素分類為葉。例如設(shè)置一個(gè)閾值為100%，輸入新圖像與模型對(duì)比得出的一個(gè)像素點(diǎn)屬于葉子的概率為20%，那屬于花絮的概率為80%，即判定該像素點(diǎn)屬于花絮，從而完成圖像的切割。

3.2" 數(shù)據(jù)分析

通過(guò)葡萄圖像的分割，就能將葡萄不同部位的花絮數(shù)量采集出來(lái)，運(yùn)用數(shù)量占比法進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析，就能判斷出葡萄的花期，其簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)分析原理如下。

在一張拍攝的圖像中，通過(guò)模型分割出葡萄3個(gè)部位（基部、中部、頂部）開(kāi)花的數(shù)量，將這些特征的數(shù)量定義為：花開(kāi)在葡萄花絮中部的數(shù)量設(shè)為x1，花開(kāi)在葡萄花絮基部數(shù)量為x2，花開(kāi)在葡萄花絮頂部數(shù)量為x3，則設(shè)花絮總數(shù)量為Q，則Q=x1+x2+x3。由此可繪出圖2。

將不同部位的花絮總數(shù)與總花絮數(shù)進(jìn)行對(duì)比，由此得出：當(dāng)x1/Q最大時(shí)，為花開(kāi)的前期;當(dāng)（x1+x2）/Q最大時(shí)，為花開(kāi)的前中期;當(dāng)x2/Q最大時(shí)，為花開(kāi)的中期，當(dāng)（x2+x3）/Q最大時(shí)，為花開(kāi)的中后期;當(dāng)x3/Q最大時(shí)，為花開(kāi)的后期。由此，通過(guò)以上簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)模式，就能將葡萄開(kāi)花至下而上，花開(kāi)的數(shù)量從基部到頂部逐漸爬升的過(guò)程體現(xiàn)出來(lái)，再將其轉(zhuǎn)換成數(shù)據(jù)對(duì)比，從而實(shí)現(xiàn)圖片像素分辨轉(zhuǎn)變成數(shù)字化分析，再通過(guò)定義數(shù)值，實(shí)現(xiàn)葡萄花期的分辨。

4" 葡萄果實(shí)采摘期的識(shí)別

通過(guò)以上對(duì)葡萄花期識(shí)別的簡(jiǎn)單介紹，已經(jīng)對(duì)葡萄如何實(shí)現(xiàn)圖片到數(shù)據(jù)的量化分析有了初步的了解，但是在葡萄的整個(gè)種植過(guò)程中，要實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的識(shí)別，還需要對(duì)葡萄結(jié)果時(shí)期進(jìn)行有效判斷，本系統(tǒng)以紫葡萄為例，闡述其簡(jiǎn)單的數(shù)據(jù)分析原理，步驟如下。

4.1" 拍攝整串葡萄的圖片

這一步驟是整個(gè)分析過(guò)程的基礎(chǔ)，通過(guò)高清晰度的圖像捕捉，確保后續(xù)處理的準(zhǔn)確性。利用圖像算法模型，對(duì)葡萄果實(shí)和葉片進(jìn)行分割。分割過(guò)程中，基于圖像的輪廓算法（Sobel算法），能夠有效地區(qū)分果實(shí)與葉片。果實(shí)通常表現(xiàn)為具有一定弧度的形狀，而葉片則相對(duì)平坦。通過(guò)這種方式，可以精確地將葡萄果實(shí)與葉片分離，并統(tǒng)計(jì)出每一張圖片中葡萄果實(shí)的總數(shù)量。

4.2" 定義顏色紅綠藍(lán)三原色通道（RGB）的數(shù)值

葡萄果實(shí)在成熟過(guò)程中，其顏色會(huì)發(fā)生顯著變化，通常由綠色逐漸變?yōu)榉凵罱K變?yōu)樽仙?。為了?zhǔn)確判斷果實(shí)的成熟度，我們需要對(duì)不同顏色的葡萄果實(shí)進(jìn)行精確的RGB數(shù)值定義。例如，紫色的RGB數(shù)值可以設(shè)定為（150，60，150），并給出一定的容差范圍，設(shè)定為RGB數(shù)值（140-160，50-70，140-160）。這一設(shè)定確保在分析過(guò)程中，即便由于光照或其他環(huán)境因素導(dǎo)致顏色輕微變化，也能被歸為同一種顏色。

4.3" 進(jìn)行像素對(duì)比

在這一步驟中，系統(tǒng)將已經(jīng)判定為果實(shí)的圖像中的每一個(gè)像素點(diǎn)的RGB數(shù)值與預(yù)設(shè)的RGB范圍進(jìn)行對(duì)比。假設(shè)一個(gè)像素點(diǎn)的RGB數(shù)值為（140，60，160），由于該像素的RGB數(shù)值都在預(yù)設(shè)的容差范圍內(nèi)，因此被認(rèn)定為有效像素點(diǎn)，并記為1。相反，如果另一個(gè)像素點(diǎn)的RGB數(shù)值為（139，60，160），由于R通道的顏色數(shù)值不在容差范圍內(nèi)，該像素點(diǎn)將被認(rèn)定為無(wú)效像素點(diǎn)，并記為0。

4.4" 進(jìn)行像素統(tǒng)計(jì)，定義有效葡萄果實(shí)

本系統(tǒng)通過(guò)前面3步的圖像分割，已有效得到每一個(gè)葡萄果實(shí)的總像素點(diǎn)數(shù)量，同時(shí)也通過(guò)像素對(duì)比，得到了有效的像素點(diǎn)數(shù)量。接下來(lái)，需要設(shè)定一個(gè)有效像素點(diǎn)與總像素點(diǎn)的占比閾值，以此來(lái)定義是否為有效果實(shí)。例如，若某一葡萄果實(shí)的總像素點(diǎn)數(shù)為1 000，而判定為紫色的有效像素點(diǎn)數(shù)為600，如果系統(tǒng)參數(shù)設(shè)定的占比閾值為50%，那么這個(gè)葡萄果實(shí)將被認(rèn)定為有效果實(shí)，即果實(shí)已經(jīng)達(dá)到成熟期。

4.5" 判斷葡萄的坐果期

通過(guò)前面的步驟，本系統(tǒng)已經(jīng)可以統(tǒng)計(jì)出葡萄變成紫色時(shí)的果實(shí)數(shù)量。為了進(jìn)一步判斷葡萄的采摘期，只需將已經(jīng)判定為紫色的果實(shí)數(shù)量與整張圖片中的總果實(shí)數(shù)量進(jìn)行對(duì)比。如果大部分果實(shí)都已變成紫色，那么葡萄已經(jīng)進(jìn)入最佳采摘期。當(dāng)然，這里以紫色為例，實(shí)際應(yīng)用中，還需要對(duì)綠色和粉色果實(shí)進(jìn)行類似的分析，從而將葡萄病害與不同的花期、結(jié)果期進(jìn)行綁定，形成完整的數(shù)據(jù)鏈。整個(gè)結(jié)果期涉及不同顏色果實(shí)的判斷，具體設(shè)置的比例閾值需要結(jié)合實(shí)地考察，才能得到更為準(zhǔn)確的判斷。

5" 預(yù)呈現(xiàn)效果

本系統(tǒng)通過(guò)圖像識(shí)別算法和圖像數(shù)據(jù)分析的應(yīng)用，可以有效地識(shí)別出葡萄各種類別的病蟲(chóng)害特征以及葡萄種植周期中的不同花期，再結(jié)合2個(gè)數(shù)據(jù)特征進(jìn)行葡萄病蟲(chóng)害在各個(gè)花期、果期中分布的分析，就能更準(zhǔn)確地識(shí)別出葡萄的病蟲(chóng)害。針對(duì)不同時(shí)期呈現(xiàn)的不同病害特征進(jìn)行歸類建立更深、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)模型，如圖3所示。

5.1" 生長(zhǎng)期歸類

將葡萄不同生長(zhǎng)周期的病害進(jìn)行歸類，如圖3所示，將花開(kāi)期和采集期出現(xiàn)的病害白腐病、霜霉病歸為一類，將花開(kāi)期至坐果期的黑痘病和灰霉病歸為一類，這樣做的目的是為了更好地區(qū)分出同種病變特征下的不同時(shí)期的病害，提高識(shí)別率。

5.2" 病變特征識(shí)別

對(duì)葡萄生長(zhǎng)同時(shí)期果肉、葉片的病變外表輪廓、形狀、顏色等特征進(jìn)行抓取。例如：白腐病果肉顏色為綠色或淡褐色，形狀為水漬狀;霜霉病果肉顏色為灰色，葉片為黃色或者紅褐色。通過(guò)特征抓取，達(dá)到診斷葡萄病變的類型，從而給農(nóng)戶推薦相應(yīng)的生產(chǎn)防護(hù)措施和解決措施。

6" 結(jié)束語(yǔ)

在葡萄的種植與管理過(guò)程中，季節(jié)性環(huán)境變化和生長(zhǎng)周期的差異往往會(huì)導(dǎo)致病蟲(chóng)害的發(fā)生，這對(duì)葡萄的生長(zhǎng)產(chǎn)生不利影響。傳統(tǒng)的病蟲(chóng)害防治方法，由于缺乏專家的指導(dǎo)與建議，農(nóng)戶通常依靠經(jīng)驗(yàn)用藥或盲目用藥，這不僅可能無(wú)法有效解決問(wèn)題，還可能對(duì)葡萄的正常生長(zhǎng)造成影響。因此，本文探討圖像識(shí)別技術(shù)在葡萄種植過(guò)程中的應(yīng)用，不僅僅局限于簡(jiǎn)單的花期和病蟲(chóng)害類型識(shí)別，更重要的是提升了葡萄種植的管理水平。利用基于機(jī)器視覺(jué)的圖像識(shí)別技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)葡萄種植的多方面預(yù)警，如花開(kāi)前期的病蟲(chóng)害預(yù)警、環(huán)境監(jiān)測(cè)預(yù)警，以及針對(duì)不同生長(zhǎng)階段的人工授粉、土壤和肥料準(zhǔn)備、掐頂和套袋等管理措施的預(yù)警，起到了“專家”指導(dǎo)農(nóng)戶種植的作用。依托這類人工智能圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)單一管理者監(jiān)控多個(gè)園區(qū)，從而能夠提前規(guī)劃生產(chǎn)、作出相應(yīng)決策，提高生產(chǎn)效率，降低勞動(dòng)強(qiáng)度，并節(jié)省勞動(dòng)成本。

值得注意的是，雖然本文簡(jiǎn)要介紹了基于圖像識(shí)別技術(shù)的應(yīng)用模型，實(shí)際上構(gòu)建的數(shù)學(xué)模型和進(jìn)行深度學(xué)習(xí)需要更加復(fù)雜和細(xì)致的分類處理，每個(gè)類別之間都存在相互關(guān)聯(lián)。這意味著，要真正實(shí)現(xiàn)圖像識(shí)別技術(shù)在葡萄種植管理中的高效應(yīng)用，還需要不斷優(yōu)化和發(fā)展更精準(zhǔn)的算法模型，以便能夠更加準(zhǔn)確地識(shí)別和處理各種病蟲(chóng)害問(wèn)題，從而提升葡萄種植的整體質(zhì)量和效率。

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作者簡(jiǎn)介：楊振盛（1993-），男。研究方向?yàn)闄C(jī)器視覺(jué)應(yīng)用、物聯(lián)網(wǎng)及電氣自動(dòng)化。