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基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断技术初探
文献摘要：
为解决柑橘种植过程中黄龙病检测不及时、检测成本较高的问题,初步探寻基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断方法.通过架设在田间的设备采集柑橘植株图像信息,利用深度学习相关算法构建柑橘黄龙病病害识别模型,在柑橘生长过程中实现黄龙病在线实时监测与病害远程诊断.目前已在试验地初步开展柑橘黄龙病远程诊断试验,结果表明,田间远程诊断准确率为77.1％,已初步实现针对柑橘黄龙病的远程病害诊断,提高了实际生产过程中黄龙病的识别效率,降低了黄龙病检测成本,为柑橘黄龙病田间诊断方法研究提供了新思路.
文献关键词：
柑橘黄龙病;深度学习;病害识别
中图分类号：
作者姓名：
范世达;马伟荣;姜文博;张辉;王金振;李琦;何鹏博;彭磊;黄兆波
作者机构：
云南农业大学机电工程学院,昆明650201;红河哈尼族彝族自治州经济作物技术推广站;云南农业大学植物保护学院;云南农业大学园林园艺学院
文献出处：
引用格式：
[1]范世达;马伟荣;姜文博;张辉;王金振;李琦;何鹏博;彭磊;黄兆波-.基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断技术初探)[J].中国果树,2022(04):76-79,封3
A类：
B类：
柑橘黄龙病,远程诊断技术,柑橘种植,中黄,架设,田间,植株,图像信息,病害识别,识别模型,生长过程,在线实时监测,诊断试验,诊断准确率,病害诊断
AB值：
0.150148
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