典型文献
深度学习技术在农业病虫害管理中的调研启示
文献摘要：
若在早期发现植物病虫害,能使农民采用适当的处理方法将损失最小化、利益最大化,对于病虫害的预警防治具有重大的意义.在过去的10年中,智能技术在农业中的应用范围更广泛,包括将其用于不同的植物叶片病变分类.文章调研了最近几年用于农业病虫害检测的深度学习方法和数据集,并且评测了几种常见的深度卷积神经网络在病虫害识别上的性能,用于鉴别在各种植物中发现的叶片病变.通过试验分析和调研,给该领域的研究提供一些参考,帮助该领域的研究者快速了解利用深度学习进行植物叶片病变识别和病虫害管理应用的趋势.
文献关键词：
深度学习技术;农业;病虫害
中图分类号：
作者姓名：
南亚平;徐运红
作者机构：
河北工程大学,河北 邯郸056000
文献出处：
引用格式：
[1]南亚平;徐运红-.深度学习技术在农业病虫害管理中的调研启示)[J].种子科技,2022(17):7-9
A类：
B类：
深度学习技术,农业病虫害,病虫害管理,早期发现,植物病虫害,利益最大化,预警防治,治具,植物叶片,病虫害检测,深度学习方法,评测,深度卷积神经网络,病虫害识别,试验分析,病变识别,管理应用
AB值：
0.280561
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