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本文提出了一种基于增强特征袋（BOF）方法的自动化患病植物识别系统，结合SIFT、SURF和ORB等多种特征提取方法，利用灰色关联分析（GRA）进行码本构建，并采用加权二维向量量化（W2DVQ）进行特征编码，最后通过支持向量机（SVM）实现分类。在PlantVillage数据集上的实验表明，该方法准确率达到91.98%，优于现有方法，具有较高的应用价值和推广前景。

本文综述了机器视觉在果蔬疾病识别与患病植物鉴定中的应用，比较了传统机器学习与深度学习方法的性能差异，重点介绍了基于特征提取、码本构建、特征编码和分类的高效词袋（BOF）方法。文章详细阐述了SIFT、SURF和ORB等特征描述符的特点及其优缺点，提出采用加权二维量化和灰色关联分析聚类以提升识别准确率，并通过PlantVillage数据集验证了方法的有效性。最后展望了多模态融合、深度学习与传统方法结合以及实时监测系统等未来发展方向。

本文系统介绍了基于机器视觉的果蔬病害识别技术，涵盖从图像采集、预处理到特征提取与分类的完整流程。对比了传统机器学习与深度学习在苹果、菠萝蜜、番茄、黄瓜、木瓜等果蔬病害识别中的应用效果，分析了不同方法的准确率及适用场景。文章总结了常用数据集、特征提取方法、分类器选择及性能评估指标，并展望了未来在准确性提升、实时性优化和多模态融合方面的发展方向，为农业智能化提供技术参考。

本文深入分析了四种图像分割技术（区域生长、K-均值聚类、模糊C-均值聚类和大津法）在孟加拉国三种本地水果（番石榴、菠萝蜜、木瓜）病害自动识别中的应用。通过图像预处理、颜色空间转换与对比度增强，结合六种基于区域的性能指标进行定量评估。实验结果表明，K-均值聚类在多数指标上表现最优，综合准确率达到81.65%，尤其在菠萝蜜和木瓜病害识别中效果显著。研究还展示了各分割步骤的可视化流程，并提出了未来在病害范围扩展、算法优化、多模态数据融合及实际应用推广方面的展望。

本文探讨了深度学习在马铃薯病害分类与本地水果病害图像分割中的应用。在马铃薯病害分类中，ResNet-50模型表现最优，准确率达98.52%，显著优于AlexNet和GoogLeNet；通过数据增强和系统评估指标验证了模型的高效性。在本地水果（番石榴、菠萝蜜、木瓜）病害识别中，对比分析了Otsu方法、K-均值聚类、模糊C-均值聚类和区域生长法四种图像分割技术，并采用六种客观性能指标进行评估，旨在提升病害区域分割精度。研究强调了图像分割对后续特征提取的重要性，并指出未来可结合深度学习与多模态技术实现更智能的农业

本文探讨了深度学习在植物病害诊断中的应用，重点分析了DenseNet169和Xception等模型在多植物病害分类中的优异表现，并详细比较了AlexNet、GoogLeNet和ResNet-50在马铃薯病害分类中的性能。研究显示，ResNet-50在准确率、精确率、召回率和F1分数上均表现最佳。文章还讨论了实际应用中的挑战，如数据多样性、模型部署实时性与可解释性，并提出了未来发展方向，包括多模态数据融合、迁移学习、模型压缩与可解释深度学习，旨在提升农业病害诊断的准确性与实用性。

本研究探索了一种基于卷积神经网络（CNN）的多植物病害自动诊断方法，旨在解决传统人工诊断耗时费力、准确率低的问题。研究选取番茄、马铃薯、玉米、水稻、葡萄和苹果六种植物的28种病害，构建了一个多标签CNN分类器，并采用DenseNet、Inception、MobileNet、ResNet、VGG和Xception六种主流架构进行实验。通过图像预处理、批量归一化、ReLU激活和softmax分类等技术，模型在验证集上达到93%的准确率。实验结果表明，该方法能高效准确地识别多种植物病害，为农业生产中的智能诊断提供

本文探讨了基于深度学习的农业害虫与病害识别技术，重点分析了卷积神经网络（CNN）在芒果昆虫分类和番茄叶病害识别中的应用。研究比较了VGG19、MobileNet和Xception等微调模型在芒果昆虫识别中的性能，并展示了集成方法如何显著提升分类准确率至98%。在番茄叶病害识别方面，采用包含四个卷积层的CNN架构，结合ReLU激活函数和最大池化操作，实现了对九种病害的有效分类。文章还总结了相关技术优势与挑战，并提出未来可通过扩大数据集、尝试Transformer等新模型、实现实时监测系统以及融合气象与土壤等多

本文探讨了深度学习在农作物害虫分类中的应用，重点分析了水稻和芒果害虫的识别与分类方法。通过使用Faster R-CNN结合不同CNN模型（如ResNet-101、MobileNet和VGG16）进行害虫检测，展示了高准确率的分类效果，其中ResNet-101在水稻害虫识别中达到95.07%的总体准确率。针对芒果害虫，采用VGG19、MobileNet和Xception三种模型的集成方法，并结合数据增强与微调技术，提升了分类性能。文章还总结了深度学习在农业应用中的优势与挑战，提出了实际应用建议，并展望了未来发

本文提出了一种基于深度学习的水稻害虫过滤技术，利用卷积神经网络（CNN）和Faster R-CNN架构实现对水稻有益与有害害虫的自动检测与识别。研究针对孟加拉国农业现状，构建了包含多种害虫的图像数据集，并采用ResNet-101、VGG-16和MobileNet三种模型进行实验对比。结果表明，ResNet-101在有益和非有益害虫检测中分别达到96.93%和95.07%的准确率，显著优于其他模型。该技术可集成于移动设备，帮助农民精准判断农药使用，减少不必要喷洒，提升产量与生态效益，推动农业可持续发展。未来将

本文研究基于深度学习的腐烂果蔬检测方法，提出一种卷积神经网络（CNN）模型，并对预训练的AlexNet进行微调用于分类。通过在多个数据集上的实验，验证了所提方法在准确率、召回率和F1分数上均优于传统特征提取结合SVM的方法。研究还进行了跨数据集测试，证明模型具有良好的泛化能力。结果表明，深度学习方法能有效自动提取特征，实现高精度的新鲜与腐烂果蔬分类，具备在物流、仓储和零售等场景中应用的潜力。未来可进一步探索新鲜度分级与多模态数据融合。

本文提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的深度学习方法，用于自动检测新鲜与腐烂的果蔬。通过构建包含苹果、香蕉和橙子的新鲜与腐烂图像数据集，并采用多种图像增强技术扩充数据，设计了一个具有批量归一化、ReLU激活和最大池化的CNN架构。实验结果表明，该模型在测试集上达到了91%的准确率，验证了其在果蔬腐烂检测中的有效性与良好泛化能力。文章还讨论了影响检测性能的因素，并展望了未来在数据集扩展、模型优化和多模态融合方面的研究方向。

本文综述了农业中机器人与无人机的广泛应用，涵盖导航技术、作物生产、除草与病虫害防治、作物收获及无人机应用等多个方面。文章详细介绍了各类农业机器人的工作原理与实际应用效果，分析了无人机在作物监测、喷洒作业和遥感中的作用，并总结了其在提高生产效率、实现精准作业、早期病虫害预警和降低人力风险等方面的优势。同时探讨了当前面临的挑战与商业化现状，展望了智能化提升、多传感器融合、人机协作加强以及与物联网和大数据结合的未来发展趋势，强调了其对农业可持续发展的深远意义。

本文探讨了计算机视觉与机器学习在农业中的广泛应用，包括作物健康监测、杂草识别、灌溉管理与土壤分析，并详细介绍了农业机器人的基本架构、分类及其在路径导航、播种、施肥、采摘和畜牧养殖中的应用。同时，文章分析了农业无人机在作物监测、农药喷洒和地形测绘中的优势，讨论了农业机器人与无人机在商业化过程中面临的技术复杂性、高成本和适应性挑战。最后展望了未来农业向智能化、自动化和多功能化发展的趋势，强调了技术融合对推动农业现代化与可持续发展的重要作用。

本文综述了计算机视觉与机器学习技术在农业领域的应用现状与前景。文章介绍了相关技术基础，包括传统机器学习与深度学习算法，并重点分析了其在作物生长监测、病虫害检测、自动收获、质量检测等方面的应用。同时探讨了当前面临的数据质量、模型适应性和技术成本等挑战，提出了多模态数据融合、边缘计算与模型优化等未来发展方向，展示了CVML技术推动现代农业智能化转型的巨大潜力。