通过深度学习进行植物病害检测和分类——综述,IEEE Access
深度学习是人工智能的一个分支。近年来，它凭借自动学习和特征提取等优点，受到学术界和工业界的广泛关注。它已广泛应用于图像和视频处理、语音处理、自然语言处理等领域。同时也成为农业植保领域的研究热点，如植物病害识别、害虫范围评估等。深度学习在植物病害识别中的应用可以避免人工选择带来的弊端。病斑特征，使植物病害特征提取更加客观，提高研究效率和技术转化速度。本文综述了近年来深度学习技术在作物叶部病害识别领域的研究进展。在本文中，我们介绍了使用深度学习和先进成像技术检测植物叶病的当前趋势和挑战。我们希望这项工作能够成为研究植物病虫害检测的研究人员的宝贵资源。同时，我们还讨论了当前面临的一些挑战和需要解决的问题。
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