19、农业害虫识别的深度学习解决方案

农业害虫识别的深度学习解决方案

1. 农业现状与需求

农业活动的主要目标一直是提高经济效率，但在质量和成本方面仍面临诸多挑战。为了获得更好的农产品，需要频繁走访农业生产区域，采取必要的预防措施。然而，农业从业者在多次农场走访中浪费了大量时间和资源，即便如此，作物产量的提升效果也有限。因此，精准农业至关重要，因为从业者需要花费大量时间评估和监测作物。

随着物联网技术的发展，能够实现对作物的有效监测，提高作物管理效率，降低劳动力成本。但仅靠这些技术还不足以打造智能农业环境。在智能农业过程中，需要进行观察、诊断、决策和行动，形成一个持续的数据收集和处理循环，以优化农业生产过程。可以借助各种传感器记录和收集土壤、作物、生物多样性和牲畜的各种特征数据，机器学习技术在决策过程中发挥着重要作用。如今，仅靠对农业的热情已不足以成为一名合格的农民，还需要具备会计、农业、经济、法律和数据分析等多方面的专业知识。但在一些地区，由于大多数农业企业是家庭农场，要求从业者具备高水平的专业知识并不现实。此外，农药和施肥等传统农业技术会对环境产生诸多影响，因此应根据植物的不同需求进行差异化处理。物联网和机器学习是智能农业系统的关键组成部分，这些技术能以可承受的成本为农民提供建议，实现作物监测自动化，减少人工干预。

2. 相关研究现状

在SCI数据库中，与农业相关的深度学习研究论文数量在2016年之前几乎为零，近年来逐渐增多。以下是2016 - 2019年部分国家在该领域的论文发表情况：
| 国家 | 2019年 | 2018年 | 2017年 | 2016年 |
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| 中国 | 30 |