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【目的】引入区域卷积神经网络Faster R-CNN算法并对其改进,以实现在田间真实环境下背景复杂且具有相似病斑特征的玉米病害的智能诊断。【方法】在玉米田间和公开数据集网站获取具有复杂背景的9种常见病害图像1 150幅,人工标注后对原始图像进行离线数据增强扩充;对Faster R-CNN算法进行适应性改进,在卷积层加入批标准化处理层,引入中心代价函数构建混合代价函数,提高相似病斑的识别精度;采用随机梯度下降算法优化训练模型,分别选取4种预训练的卷积结构作为Faster R-CNN的特征提取网络进行训