植物病害图像是了解植物生长和受病害情况的重要手段之一，对采集到的图像进行特征提取，获取病害信息，可以为植物病害防治工作提供依据。目前，图像监控系统在我国农业生产中的应用相对较薄弱，存在着时效性差、表现不直观和劳动强度大等问题，导致病害防治工作延迟滞后，甚至出现了局部地区大面积农作物病害暴发成灾的现象。因此，我国农业迫切需要能够弥补传统病害防治方法缺陷的新技术，开发出满足植物病害信息采集、传递、分析和查询等需求的多功能应用系统，来指导农业工作人员进行科学的病害防治。　　本文以番茄为研究对象，基于达芬奇技术、流媒体技术和神经网络技术设计了一个能及时获取病害信息并进行病害诊断和防治的植物病害视频监控系统。首先由安置在田间的摄像头对植物进行视频采集，视频内容经过视频解码器转换成数字信号并送往多媒体处理芯片TMS320DM6446。DM6446采用H.264编码技术对病害视频信号进行压缩编码，之后采用RTP流媒体技术对生成的H.264码流进行打包，并传送至上位机监控中心。监控中心通过流媒体播放器VLC对视频打包数据进行接收和播放，并通过分析病害图像的颜色特征及纹理特征来获取病害的症状信息。最后利用神经网络和专家系统相结合的方式对症状信息进行诊断，确定病害种类，并给出相应的防治方法。　　实验结果表明，该植物病害视频监控系统，视频播放画面清晰流畅，病害诊断系统精确易操作，可以实时监控植物的生长过程，及时获取植物病害信息，精确诊断出病害种类并给出相应的防治方案，进而达到有效地防治、控制植物病害的目的。本文对科学预防和诊断植物病害具有一定借鉴作用，是信息技术在农业领域的很好应用。