叶子识别 颜色的特征提取 缺陷检测等

【研究背景】
农作物病虫害是全球粮食安全的重大威胁。FAO 统计，每年因病虫害导致的直接产量损失高达 20%–40%，我国仅水稻就减产 280 亿斤。传统人工田间调查效率低、经验依赖强，一名植保员 1 天最多巡查 10 亩，且易错过最佳防治窗口。随着智能手机和无人机普及，田间图像呈指数级增长，亟需自动识别与快速检索技术，把“海量图片”转化为“可用情报”，为精准施药、绿色防控提供数据支撑。

【研究意义】
图像检索式诊断系统让农户“拍照-上传-秒级回传相似病例”，可降低 60% 误诊率，减少 30% 农药滥用；对科研部门，历史病例图像库可追溯病菌变异趋势；对监管部门，可实现区域性疫情早预警。该技术还是“无人农场”与“数字乡村”建设的核心模块，对保障粮食安全、实现“双碳”目标具有显著经济与社会效益。

【国内外研究现状】
早期工作集中在基于纹理、颜色、形状的浅层特征。Tian 等（2016）利用 SIFT+BoW 对 10 类苹果叶部病害检索，mAP 仅 0.61。2018 年后，深度学习成为主流。Zhang 等采用 ResNet50 提取全局特征，在 PlantVillage 数据集上 top-5 检索精度达 0.93，但对早期小病斑敏感不足。2022 年，中国农科院发布“CropDoc”无人机数据集，包含 50 万张 4K 图像，推动细粒度检索研究；同年，荷兰 Wageningen 大学提出“病斑-叶片-场景”三级多尺度网络，mAP 提升到 0.96，但模型 238 MB，边缘端难以部署。国内方面，华南农大、阿里达摩院分别推出“神农大脑”“见虫”小程序，可在 1 s 内返回 5 张最相似病例，但底层颜色直方图与高层 CNN 特征融合策略仍属商业黑盒，公开文献较少。

【主要技术】