基于深度学习的农作物检测识别研究现状及展望

• 作者: 陈自宏 邓干然 崔振德 何冯光 李国杰 王翔
• 来源期刊: 现代农业装备
• 学科: 农学
• 关键词: 深度学习 农作物检测 展望
• 年，卷（期）: 2022,（2）
• 所属期刊栏目: 行业与科技发展综述
• 页码范围: 2-7
• 页数: 6页
• 分类号: S220.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-2154.2022.02.001

摘要

深度学习是利用神经网络分析样本数据的内在特征和表达层次,学习具有多个抽象层次的数据表示的机器学习技术.本文概述了近年来深度学习技术在水果识别、农作物病害识别、农作物虫害识别、田间杂草识别、目标农作物定位等农作物检测识别领域内的研究进展,分析了目前深度学习技术存在的理论、建模、环境、成本及应用问题,提出了算法优化、应用多维化、处理效率与计算能力提升的发展趋势.