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农作物早期病害检测能实现对现代农业的精细化管理,做到及时发现病害、防治病害,减少经济损失。首先对几种机器视觉技术之间和图像分类技术之间做对比分析,发现红外热成像技术与深度学习结合能高效、快速、无损地对农作物早期病害检测分类;其次介绍了红外热成像技术和深度学习的工作原理及特点,综述了红外热成像技术和深度学习在作物早期病害检测中的国内外研究进展;分析了红外热成像技术在农作物早期病害研究中的检测机理及优势和深度学习在病害图像分类的优势,得出利用深度学习算法可以对病害红外热图进行快速准确的分类并且将算法放置