收稿日期：2023-12-01

基金項(xiàng)目：2022年度福建省中青年教師教育科研項(xiàng)目（科技類(lèi)）“基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的研究”（JAT220611）。

作者簡(jiǎn)介：王偉莉（1989—），女，山西大同人，工程師，研究方向?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)。

摘 要：傳統(tǒng)的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)方法依賴(lài)于人工視覺(jué)識(shí)別，缺乏客觀性和準(zhǔn)確性，且效率低下、成本高昂，深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展為農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別提供了新的解決方案。闡述了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別中的應(yīng)用優(yōu)勢(shì)，探討了基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建，介紹了深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用。

關(guān)鍵詞：農(nóng)作物病蟲(chóng)害；檢測(cè)識(shí)別系統(tǒng)；深度學(xué)習(xí)技術(shù)

中圖分類(lèi)號(hào)：S43 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：B 文章編號(hào)：2095–3305（2024）04–00-03

當(dāng)前，農(nóng)作物病蟲(chóng)害問(wèn)題已成為制約農(nóng)業(yè)發(fā)展的重要因素之一，傳統(tǒng)的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)方法往往依賴(lài)于人工目視或簡(jiǎn)單的圖像處理技術(shù)，檢測(cè)速度慢、準(zhǔn)確率低。隨著農(nóng)業(yè)科技的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，該系統(tǒng)利用先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠快速、準(zhǔn)確地檢測(cè)和識(shí)別農(nóng)作物病蟲(chóng)害，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的科學(xué)管理和病蟲(chóng)害防治提供有力支持。深入探討基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的研究，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供更加高效、智能化的解決

方案。

1 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)

1.1 自動(dòng)化和智能化

深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以通過(guò)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別病蟲(chóng)害，實(shí)現(xiàn)對(duì)作物病蟲(chóng)害的快速、準(zhǔn)確判斷，提高農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別的效率，同時(shí)減少人工干預(yù)[1]。

此外，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)病蟲(chóng)害，借助遙感技術(shù)和無(wú)人機(jī)等設(shè)備，可以獲取農(nóng)田的高分辨率圖像，結(jié)合深度學(xué)習(xí)模型自動(dòng)識(shí)別和定位圖像中的病蟲(chóng)害，既可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害的發(fā)生，還可以預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的發(fā)展趨勢(shì)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供科學(xué)依據(jù)。

1.2 高效性和準(zhǔn)確性

由于深度學(xué)習(xí)模型可以自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像中的特征，因此在大規(guī)模訓(xùn)練數(shù)據(jù)的支持下，識(shí)別病蟲(chóng)害的準(zhǔn)確性得到顯著提高，相較于傳統(tǒng)方法，深度學(xué)習(xí)技術(shù)具有更高的識(shí)別準(zhǔn)確率，可以減少農(nóng)業(yè)工作者在病蟲(chóng)害識(shí)別過(guò)程中的誤判和漏判現(xiàn)象。此外，深度學(xué)習(xí)模型具有較強(qiáng)的泛化能力，可以在不同場(chǎng)景和環(huán)境下準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害，針對(duì)不同作物和病蟲(chóng)害類(lèi)型，只需對(duì)模型進(jìn)行相應(yīng)的訓(xùn)練和調(diào)整，便可適應(yīng)不同情況[2]。

1.3 節(jié)省人力資源和降低成本

傳統(tǒng)農(nóng)作物病蟲(chóng)害識(shí)別方法需要投入大量的人力物力，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)的應(yīng)用可以有效地節(jié)省人力資源和降低成本，通過(guò)自動(dòng)化和智能化的識(shí)別過(guò)程，減少農(nóng)業(yè)工作者在病蟲(chóng)害識(shí)別、監(jiān)測(cè)和防治過(guò)程中的工作量，避免盲目使用農(nóng)藥和資源浪費(fèi)，農(nóng)業(yè)工作者可以更好地分配精力，從事其他相關(guān)工作，不僅有利于降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，還可以保護(hù)環(huán)境[3]。

2 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)備

在構(gòu)建基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)前，需要一個(gè)包含多個(gè)類(lèi)別的圖像數(shù)據(jù)集，每個(gè)類(lèi)別代表一種病蟲(chóng)害，這些圖像數(shù)據(jù)應(yīng)覆蓋不同的農(nóng)作物種類(lèi)和病蟲(chóng)害類(lèi)型，并且應(yīng)有足夠的樣本數(shù)量充分訓(xùn)練模型。為了獲得這樣的數(shù)據(jù)集，可以采用以下3種方式：一是可以通過(guò)現(xiàn)場(chǎng)調(diào)研和采集的方式，自行收集圖像數(shù)據(jù)；二是可以借助已有的農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像數(shù)據(jù)集；三是可以考慮使用數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集。

2.2 深度學(xué)習(xí)模型的選擇與訓(xùn)練

在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)中，深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)具備對(duì)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行有效特征提取和分類(lèi)的能力，并且應(yīng)該適用于農(nóng)作物病蟲(chóng)害的識(shí)別任務(wù)，常用的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）等[4]。對(duì)于農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別任務(wù)而言，通常采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為基礎(chǔ)模型進(jìn)行訓(xùn)練和測(cè)試，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)卷積層和池化層提取圖像數(shù)據(jù)中的空間特征，并通過(guò)全連接層進(jìn)行分類(lèi)，常見(jiàn)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型包括LeNet、AlexNet、VGG、GoogLeNet和ResNet等，根據(jù)數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜度，可以選擇不同層數(shù)和參數(shù)量的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行訓(xùn)練，在訓(xùn)練過(guò)程中，可以考慮使用學(xué)習(xí)率衰減和正則化等技術(shù)防止過(guò)擬合和提高模型的泛化能力。在模型訓(xùn)練完成后，可以對(duì)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行評(píng)估和測(cè)試，評(píng)估主要包括計(jì)算模型的準(zhǔn)確率、精確性、召回率和F1值等指標(biāo)，以評(píng)估模型對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的檢測(cè)和識(shí)別能力，可以使用混淆矩陣和ROC曲線(xiàn)等工具繪制結(jié)果并進(jìn)行可視化。

2.3 系統(tǒng)架構(gòu)的設(shè)計(jì)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的架構(gòu)是一個(gè)復(fù)雜的多層次結(jié)構(gòu)，該系統(tǒng)通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型從大量的農(nóng)作物病蟲(chóng)害圖像數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并提取特征，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的準(zhǔn)確檢測(cè)和識(shí)別，該系統(tǒng)通常使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為主要的深度學(xué)習(xí)模型，輸入是農(nóng)作物病蟲(chóng)害的圖像數(shù)據(jù)集，經(jīng)過(guò)預(yù)處理后送入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取[5]。

卷積層通過(guò)應(yīng)用一系列卷積核來(lái)檢測(cè)圖像中的局部特征，同時(shí)利用非線(xiàn)性激活函數(shù)進(jìn)行非線(xiàn)性映射，池化層用于減小特征圖的尺寸，提高模型的魯棒性和計(jì)算效率。全連接層將提取到的特征映射至輸出類(lèi)別空間。在訓(xùn)練過(guò)程中，深度學(xué)習(xí)模型通過(guò)優(yōu)化算法調(diào)整權(quán)重和偏置，以最小化模型在訓(xùn)練集上的預(yù)測(cè)錯(cuò)誤，為了防止過(guò)擬合，常使用正則化方法如dropout隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元，同時(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)也是一個(gè)常用的技術(shù)，通過(guò)對(duì)訓(xùn)練集進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、縮放和平移等操作，提高模型的泛化能力。在系統(tǒng)的部署階段，用戶(hù)通過(guò)手機(jī)或相機(jī)等設(shè)備拍攝病蟲(chóng)害圖像，上傳圖片至服務(wù)器端。服務(wù)器端系統(tǒng)對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理和分類(lèi)識(shí)別，返回檢測(cè)結(jié)果給用戶(hù)，同時(shí)系統(tǒng)將檢測(cè)結(jié)果保存至數(shù)據(jù)庫(kù)。

2.4 模型的優(yōu)化與調(diào)整

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)中，模型的優(yōu)化與調(diào)整是提升系統(tǒng)性能和準(zhǔn)確性的關(guān)鍵步驟，模型優(yōu)化包括調(diào)整深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)和結(jié)構(gòu)，以提高模型的泛化能力和增強(qiáng)訓(xùn)練效果，模型調(diào)整則是通過(guò)重新訓(xùn)練和微調(diào)模型，進(jìn)一步提升模型性能[6]。

在模型優(yōu)化階段，可以通過(guò)調(diào)整超參數(shù)改善模型的表現(xiàn)，超參數(shù)包括學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)、批次大小、正則化參數(shù)等，通過(guò)優(yōu)化和調(diào)整這些超參數(shù)，提高模型的泛化能力，也可以通過(guò)調(diào)整深度學(xué)習(xí)模型的結(jié)構(gòu)提升模型性能，可以增加模型的網(wǎng)絡(luò)層數(shù)、調(diào)整卷積核大小和通道數(shù)，或者增加額外的全連接層等。

在模型調(diào)整階段，可以考慮使用遷移學(xué)習(xí)利用已訓(xùn)練好的模型權(quán)重，遷移學(xué)習(xí)通過(guò)將已訓(xùn)練好的模型權(quán)重導(dǎo)入新模型，提供了更好的初始參數(shù)，從而加速新模型的訓(xùn)練和提升模型性能，通過(guò)遷移學(xué)習(xí)可以利用之前訓(xùn)練好的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在大規(guī)模圖像數(shù)據(jù)上學(xué)習(xí)到的高層次特征，用于農(nóng)作物病蟲(chóng)害特征的提取。

3 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

3.1 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)和圖像處理領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，尤其是在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中，其用于病蟲(chóng)害圖像的特征提取和分類(lèi)識(shí)別具有顯著效果[7]。VGGNet通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)深度、結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單，使用一系列卷積層和池化層，可有效識(shí)別病蟲(chóng)害并進(jìn)行準(zhǔn)確分類(lèi)；GoogLeNet通過(guò)Inception模塊，同時(shí)進(jìn)行多尺度特征提取，提升病蟲(chóng)害分類(lèi)準(zhǔn)確性；ResNet通過(guò)殘差連接解決深度網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練問(wèn)題，使病蟲(chóng)害分類(lèi)準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性得到提升；DenseNet通過(guò)密集連接，學(xué)習(xí)到豐富和復(fù)雜的特征表示，提升病蟲(chóng)害分類(lèi)準(zhǔn)確性；EfficientNet通過(guò)復(fù)合系數(shù)平衡模型的復(fù)雜性和性能，節(jié)省計(jì)算資源和時(shí)間。上述多個(gè)模型在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中表現(xiàn)出色，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供了一種高效、準(zhǔn)確的檢測(cè)方法，對(duì)農(nóng)作物病蟲(chóng)害的檢測(cè)具有重要意義。

3.2 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

除了上面提到的CNN，深度學(xué)習(xí)技術(shù)還可以使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）進(jìn)行農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，RNN是一種能夠捕捉時(shí)間序列數(shù)據(jù)中隱藏信息的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，對(duì)于處理序列數(shù)據(jù)具有良好的效果，在病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中，可以利用RNN捕捉時(shí)間序列圖像中特征的變化，實(shí)現(xiàn)對(duì)病蟲(chóng)害的連續(xù)檢測(cè)和預(yù)警。在應(yīng)用中可以將多張相鄰時(shí)間的農(nóng)作物圖像輸入RNN模型中，捕捉圖像中病蟲(chóng)害特征的變化，并輸出預(yù)測(cè)結(jié)果，通過(guò)不斷更新模型參數(shù)和輸入數(shù)據(jù)，提升模型的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性，還可以利用RNN的記憶特性，將歷史圖像信息進(jìn)行串聯(lián)和整合，進(jìn)一步提升模型的性能。

3.3 生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）是一種深度學(xué)習(xí)中的新型網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，由一個(gè)生成器和多個(gè)判別器組成，生成器負(fù)責(zé)生成假數(shù)據(jù)以欺騙判別器，判別器則負(fù)責(zé)判斷輸入數(shù)據(jù)是真實(shí)數(shù)據(jù)還是生成器生成的假數(shù)據(jù)，通過(guò)不斷訓(xùn)練和優(yōu)化，GAN能夠生成高質(zhì)量的圖像數(shù)據(jù)。在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中，可以利用GAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)來(lái)生成假圖像數(shù)據(jù)，用于訓(xùn)練病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)模型，通過(guò)生成大量的假數(shù)據(jù)和真實(shí)數(shù)據(jù)混合訓(xùn)練，可以提高模型的泛化能力和魯棒性，還可以利用GAN的判別器對(duì)輸入圖像進(jìn)行質(zhì)量評(píng)估和分類(lèi)，進(jìn)一步提升病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性。

3.4 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是一種將已掌握的知識(shí)和技能應(yīng)用于新領(lǐng)域中的學(xué)習(xí)方法，在農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)中，可以利用遷移學(xué)習(xí)將其他領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，如可以將計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域中的CNN模型遷移至病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，利用CNN自動(dòng)提取圖像特征的能力，實(shí)現(xiàn)對(duì)病蟲(chóng)害的準(zhǔn)確識(shí)別。遷移學(xué)習(xí)可以通過(guò)微調(diào)其他領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型，將其應(yīng)用于農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，通過(guò)利用其他領(lǐng)域的數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，進(jìn)一步提升模型的性能和準(zhǔn)確性，還可以融合和改進(jìn)其他領(lǐng)域的算法和策略，應(yīng)用于農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)，進(jìn)一步增強(qiáng)模型效果[8]。

4 基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì)

4.1 模型性能進(jìn)一步提升

隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的模型性能也在不斷提升。隨著計(jì)算能力的提高和數(shù)據(jù)量的增加，模型性能也會(huì)得到進(jìn)一步提升，可以通過(guò)更先進(jìn)的優(yōu)化算法和超參數(shù)調(diào)整，進(jìn)一步增強(qiáng)模型的訓(xùn)練效果和提高泛化能力。同時(shí)，可以嘗試使用更復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型，如深度殘差網(wǎng)絡(luò)、注意力機(jī)制等，進(jìn)一步提升模型的性能和準(zhǔn)確性[9]。

4.2 跨領(lǐng)域和多模態(tài)信息融合

隨著傳感器技術(shù)和圖像處理技術(shù)的發(fā)展，可以獲取更多的農(nóng)作物病蟲(chóng)害信息，如光譜信息、紋理信息、聲音信息等，通過(guò)將不同領(lǐng)域和不同模態(tài)的信息進(jìn)行融合，可以進(jìn)一步提升病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的準(zhǔn)確性和魯棒性。在今后的研究中可以嘗試將多種傳感器和模態(tài)的信息進(jìn)行融合，構(gòu)建多模態(tài)的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，提升系統(tǒng)的性能和準(zhǔn)確性。

4.3 天空地一體化監(jiān)測(cè)技術(shù)的整合

隨著無(wú)人機(jī)技術(shù)和遙感技術(shù)的發(fā)展，可以實(shí)現(xiàn)天空地一體化監(jiān)測(cè)，將無(wú)人機(jī)、衛(wèi)星遙感、地面監(jiān)測(cè)等技術(shù)進(jìn)行整合，構(gòu)建天空地一體化病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，通過(guò)將不同技術(shù)的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和整合，可以提升病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)的全面性和準(zhǔn)確性，為農(nóng)作物的保護(hù)和管理提供更好的支持。

4.4 面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的智能化拓展

隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)逐漸普及，在今后的研究中基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)可以面向農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行智能化拓展，整合系統(tǒng)與農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害信息的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為農(nóng)作物的智能化管理提供更好的支持。同時(shí)，可以利用農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的數(shù)據(jù)和信息，對(duì)病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，進(jìn)一步提升模型的性能和準(zhǔn)確性。

5 結(jié)束語(yǔ)

基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值較高，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)病蟲(chóng)害的精確檢測(cè)和識(shí)別，提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和質(zhì)量，以及保障農(nóng)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。然而，該領(lǐng)域仍面臨一些挑戰(zhàn)，如何提高模型的泛化能力、如何處理復(fù)雜的背景信息，以及如何提高檢測(cè)識(shí)別的效率和準(zhǔn)確性等。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)的農(nóng)作物病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)識(shí)別系統(tǒng)將更加成熟和完善，為農(nóng)業(yè)的智能化發(fā)展提供更多的技術(shù)支持。

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