基于深度学习的农作物病害智能识别与诊断系统研究

Abstract

农业生产高度依赖病虫害防控水平，传统人工识别受经验限制、效率低且稳定性不足，难以满足规模化和精准化农业需求。深度学习在图像特征提取与分类识别方面具有显著优势，为病害智能诊断提供可靠技术支撑。围绕农作物病害特征复杂、环境噪声大与类型多样等问题，可构建融合卷积神经网络、注意力机制与多模态数据分析的识别系统。通过高质量数据集建设、模型优化、轻量化部署及可视化界面设计，实现病害的快速识别与诊断。应用结果表明，该系统具有高精度、强适应性和良好工程可用性，为智慧农业发展提供有效技术路径。