6、基于深度学习的水稻害虫过滤技术：经济损失管理新方案

基于深度学习的水稻害虫过滤技术：经济损失管理新方案

1. 引言

在农业领域，水稻作为重要的粮食作物，其产量和质量直接关系到人们的生活和经济发展。以孟加拉国为例，该国是一个农业发展中的国家，拥有1430万公顷的农业用地，其中近59.8%可用于耕种。约85%的人口直接或间接依赖农业为生，水稻种植面积占总耕地面积的76%，为人们提供了95%的谷物粮食。然而，水稻植株遭受多种害虫侵袭，导致大量潜在产量浪费。

由于大多数农民文化程度较低，缺乏农业知识，他们难以区分有益和有害害虫。一旦看到害虫，就倾向于喷洒杀虫剂，这不仅杀死了水稻的有益害虫，还因杀虫剂的化学物质损害了作物，降低了生产力。

为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于计算机视觉和深度学习技术的自动化害虫检测和识别系统，也可称为水稻农业医疗专家系统。该系统能有效检测有益和有害害虫，提高作物产量和质量，进而促进孟加拉国的经济发展，缓解贫困问题。

深度学习作为机器学习的一个子领域，对基于视觉的检测和识别系统产生了重大影响。它受大脑结构和功能启发，采用人工神经网络算法。近年来，许多国家利用深度学习技术通过叶片图像分析番茄、桃子、茶叶和苹果等作物的各种病害。计算机视觉自动从图像中提取信息，深度学习对这些信息进行分析以给出准确输出。研究中使用了卷积神经网络（CNN）进行图像处理，CNN属于人工神经网络，利用感知器这一监督学习的机器学习算法分析数据，能在短时间内处理大量数据，对害虫的检测和识别准确率高。

此项目的目标是构建一个系统，利用深度学习的CNN方法，从现实环境图像中区分水稻的有害和有益害虫，该系统易于移动设备支持，可成为农民有效的害虫检测和识别工具。

2. 相关研究