采用人工智能技术实现育苗大棚病虫害智能识别与防治系统

21/22采用人工智能技术实现育苗大棚病虫害智能识别与防治系统第一部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统概述 2第二部分育苗大棚病虫害智能识别的意义 4第三部分育苗大棚病虫害智能识别技术发展现状 5第四部分育苗大棚病虫害智能识别的关键技术 7第五部分育苗大棚病虫害智能防治技术发展现状 11第六部分育苗大棚病虫害智能防治的关键技术 12第七部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统总体方案设计 14第八部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统实现方法 16第九部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统性能评价 19第十部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统应用前景 21

第一部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统概述育苗大棚病虫害智能识别与防治系统概述

#1.系统架构

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统主要由数据采集、数据传输、数据处理、决策分析、执行控制等五个部分组成。

*数据采集：通过安装在育苗大棚内的各种传感器，采集大棚内的温度、湿度、光照、二氧化碳浓度、土壤水分等环境参数，以及作物长势、病虫害发生情况等信息。

*数据传输：通过有线或无线网络将采集到的数据传输到云端服务器。

*数据处理：云端服务器对采集到的数据进行清洗、预处理、特征提取等操作，提取出与病虫害发生相关的关键特征信息。

*决策分析：利用机器学习、深度学习等人工智能技术，对提取出的关键特征信息进行分析，判断病虫害发生的风险，并制定相应的防治策略。

*执行控制：根据决策分析的结果，通过执行机构对育苗大棚内的环境参数进行调控，并对病虫害进行防治。

#2.系统功能

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统具有以下主要功能：

*实时监测：系统可以实时监测育苗大棚内的环境参数和作物长势，并及时发现病虫害发生的异常情况。

*智能识别：系统可以利用人工智能技术对采集到的图像数据进行分析，识别出病虫害发生的类型和程度。

*自动预警：系统可以根据识别出的病虫害信息，自动发出预警信号，提醒管理人员及时采取防治措施。

*决策分析：系统可以利用人工智能技术对历史数据和实时数据进行分析，判断病虫害发生的风险，并制定相应的防治策略。

*自动控制：系统可以根据决策分析的结果，通过执行机构对育苗大棚内的环境参数进行调控，并对病虫害进行防治。

#3.系统优势

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统具有以下主要优势：

*实时性：系统可以实时监测育苗大棚内的环境参数和作物长势，并及时发现病虫害发生的异常情况。

*准确性：系统利用人工智能技术对采集到的图像数据进行分析，识别病虫害发生的类型和程度的准确率很高。

*智能化：系统可以根据识别出的病虫害信息，自动发出预警信号，提醒管理人员及时采取防治措施，并根据决策分析的结果，自动控制育苗大棚内的环境参数和病虫害的防治。

*高效性：系统可以有效提高病虫害防治的效率，减少农药的使用量，降低生产成本，提高农产品质量。

#4.应用前景

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统具有广阔的应用前景，可以广泛应用于蔬菜、花卉、林木等各种作物的育苗生产中。系统可以帮助管理人员及时发现病虫害发生的异常情况，并及时采取防治措施，有效提高病虫害防治的效率，减少农药的使用量，降低生产成本，提高农产品质量。同时，系统还可以帮助管理人员优化育苗大棚内的环境参数，提高育苗质量，提高育苗产量。第二部分育苗大棚病虫害智能识别的意义育苗大棚病虫害智能识别的意义

随着农业现代化进程的不断推进，育苗大棚技术在农业生产中发挥着越来越重要的作用。然而，育苗大棚病虫害的发生，严重制约着育苗质量和产量。因此，及早发现并防治病虫害，对于提高育苗效率和质量具有重要的意义。

1.减少农药使用，保护环境

育苗大棚病虫害智能识别系统通过对病虫害的早期识别，可以减少农药的使用，从而减少对环境的污染。农药的使用会对环境造成一定程度的污染，包括水污染、土壤污染和空气污染。农药的使用还会导致害虫产生抗药性，使防治效果降低。因此，减少农药的使用，不仅可以保护环境，还可以降低害虫的抗药性，提高防治效果。

2.提高育苗质量，降低成本

育苗大棚病虫害智能识别系统通过对病虫害的早期识别，可以提前采取防治措施，避免病虫害的蔓延，从而提高育苗质量。病虫害的发生会对育苗质量造成严重影响，导致幼苗生长不良，甚至死亡。因此，及早发现并防治病虫害，对于提高育苗质量具有重要的意义。育苗质量的提高，可以降低育苗成本，提高育苗效率，从而提高经济效益。

3.保障农产品安全，促进农业可持续发展

育苗大棚病虫害智能识别系统通过对病虫害的早期识别，可以避免病虫害对农产品的污染，从而保障农产品安全。病虫害的发生会对农产品造成污染，导致农产品品质下降，甚至不能食用。因此，及早发现并防治病虫害，对于保障农产品安全具有重要的意义。农产品安全的保障，可以促进农业可持续发展，提高农民收入，改善人民生活水平。

4.提升农业生产水平，推动现代农业发展

育苗大棚病虫害智能识别系统通过对病虫害的早期识别，可以提高农业生产水平，推动现代农业发展。病虫害的发生会对农业生产造成严重影响，导致农作物减产，甚至绝收。因此，及早发现并防治病虫害，对于提高农业生产水平具有重要的意义。农业生产水平的提高，可以满足人民日益增长的生活需求，促进现代农业发展，实现农业现代化。

总之，育苗大棚病虫害智能识别具有重要的意义。它可以减少农药使用，保护环境；提高育苗质量，降低成本；保障农产品安全，促进农业可持续发展；提升农业生产水平，推动现代农业发展。因此，大力发展育苗大棚病虫害智能识别技术，对促进农业现代化发展具有重要意义。第三部分育苗大棚病虫害智能识别技术发展现状育苗大棚病虫害智能识别技术发展现状

随着农业技术的发展，育苗大棚在我国得到了广泛的应用。育苗大棚可以有效地提高育苗质量，缩短育苗周期，为农作物生产提供优质的苗木。然而，育苗大棚也存在着病虫害问题。病虫害的发生不仅会影响育苗质量，还会导致农作物减产。因此，对育苗大棚进行病虫害智能识别与防治显得尤为重要。

育苗大棚病虫害智能识别技术的发展现状主要包括以下几个方面：

1.图像识别技术

图像识别技术是育苗大棚病虫害智能识别技术的基础。通过对育苗大棚中的图像进行分析，可以提取出病虫害的特征信息，从而实现病虫害的智能识别。目前，图像识别技术已经得到了广泛的发展，并在育苗大棚病虫害智能识别领域取得了较好的应用效果。

2.深度学习技术

深度学习技术是一种新的机器学习技术，它可以从大量的数据中学习到数据的内在规律，从而实现对数据的智能识别。深度学习技术在育苗大棚病虫害智能识别领域得到了广泛的应用，并且取得了较好的效果。

3.传感技术

传感技术是获取育苗大棚环境信息的重要手段。通过在育苗大棚中安装各种传感器，可以获取温度、湿度、光照、二氧化碳浓度等环境信息。这些环境信息对于病虫害的智能识别具有重要的意义。

4.物联网技术

物联网技术是一种新的网络技术，它可以将各种设备连接起来，实现数据的传输和共享。物联网技术在育苗大棚病虫害智能识别领域得到了广泛的应用。通过在育苗大棚中安装各种传感器，并将这些传感器连接到物联网平台，可以实现对育苗大棚环境信息和病虫害信息的实时监测和传输。

5.云计算技术

云计算技术是一种新的计算技术，它可以将大量的计算任务分配给多个计算机同时处理，从而提高计算效率。云计算技术在育苗大棚病虫害智能识别领域得到了广泛的应用。通过将育苗大棚病虫害智能识别算法部署到云端，可以实现对育苗大棚病虫害信息的实时分析和处理。

以上是育苗大棚病虫害智能识别技术发展现状的主要内容。随着技术的不断进步，育苗大棚病虫害智能识别技术将得到进一步的发展，并在育苗大棚病虫害防治领域发挥越来越重要的作用。第四部分育苗大棚病虫害智能识别的关键技术#育苗大棚病虫害智能识别关键技术

1.图像采集技术

图像采集技术是育苗大棚病虫害智能识别的基础。图像采集设备主要包括摄像头、显微镜和无人机等。摄像头可以采集病虫害的可见光图像，显微镜可以采集病虫害的微观图像，无人机可以采集病虫害的大范围图像。

图像采集技术的关键技术指标包括图像分辨率、帧率、灵敏度、信噪比等。图像分辨率是指图像中每个像素所包含的信息量，单位为像素/英寸（ppi）。帧率是指图像每秒传输的帧数，单位为帧/秒（fps）。灵敏度是指图像采集设备对光线的敏感程度，单位为lux。信噪比是指图像中信号的强度与噪声的强度的比值，单位为分贝（dB）。

图像采集技术的关键技术指标需要根据育苗大棚病虫害智能识别的实际需求来确定。例如，如果需要识别病虫害的微观特征，则需要使用高分辨率的显微镜；如果需要识别大范围的病虫害，则需要使用无人机。

2.图像预处理技术

图像预处理技术是对采集到的图像进行处理，以提高图像的质量和识别率。图像预处理技术主要包括图像增强、图像去噪、图像分割等。

图像增强技术可以提高图像的对比度、亮度和锐度，使图像中的病虫害更加清晰。图像去噪技术可以去除图像中的噪声，提高图像的信噪比。图像分割技术可以将图像中的病虫害与背景分离出来，使病虫害识别更加容易。

图像预处理技术的关键技术指标包括图像增强因子、去噪因子和分割准确率等。图像增强因子是指图像增强后图像的对比度、亮度和锐度与图像增强前图像的对比度、亮度和锐度的比值。去噪因子是指图像去噪后图像的信噪比与图像去噪前图像的信噪比的比值。分割准确率是指图像分割后图像中病虫害的识别率。

图像预处理技术的关键技术指标需要根据育苗大棚病虫害智能识别的实际需求来确定。例如，如果需要识别病虫害的微观特征，则需要使用高精度的图像去噪技术；如果需要识别大范围的病虫害，则需要使用高效率的图像分割技术。

3.病虫害特征提取技术

病虫害特征提取技术是从图像中提取病虫害的特征，以方便病虫害识别。病虫害特征提取技术主要包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

颜色特征是指病虫害的颜色信息。颜色特征可以分为单色特征和多色特征。单色特征是指病虫害的平均颜色、最大颜色和最小颜色等。多色特征是指病虫害的颜色分布、颜色直方图和颜色共生矩阵等。

纹理特征是指病虫害的表面纹理信息。纹理特征可以分为一阶纹理特征和二阶纹理特征。一阶纹理特征是指病虫害的平均灰度值、最大灰度值和最小灰度值等。二阶纹理特征是指病虫害的灰度共生矩阵、灰度差分矩阵和灰度运行长度矩阵等。

形状特征是指病虫害的形状信息。形状特征可以分为轮廓特征和区域特征。轮廓特征是指病虫害的轮廓线、轮廓面积和轮廓周长等。区域特征是指病虫害的面积、周长和质心等。

病虫害特征提取技术的关键技术指标包括特征维数、特征提取率和特征识别率等。特征维数是指病虫害特征的个数。特征提取率是指病虫害特征提取的准确率。特征识别率是指病虫害特征识别的准确率。

病虫害特征提取技术的关键技术指标需要根据育苗大棚病虫害智能识别的实际需求来确定。例如，如果需要识别病虫害的微观特征，则需要使用高精度的特征提取技术；如果需要识别大范围的病虫害，则需要使用高效率的特征提取技术。

4.病虫害识别算法

病虫害识别算法是利用病虫害的特征来识别病虫害的算法。病虫害识别算法主要包括监督学习算法、无监督学习算法和半监督学习算法等。

监督学习算法需要有大量的带标签的病虫害图像来训练模型。训练好的模型可以识别新的病虫害图像。监督学习算法主要包括支持向量机、决策树和神经网络等。

无监督学习算法不需要有带标签的病虫害图像来训练模型。无监督学习算法可以从病虫害图像中自动发现病虫害的特征。无监督学习算法主要包括聚类算法、主成分分析算法和奇异值分解算法等。

半监督学习算法介于监督学习算法和无监督学习算法之间。半监督学习算法只需要少量带标签的病虫害图像和大量的没有标签的病虫害图像来训练模型。训练好的模型可以识别新的病虫害图像。半监督学习算法主要包括图半监督学习算法、流形半监督学习算法和协同训练半监督学习算法等。

病虫害识别算法的关键技术指标包括识别准确率、识别速度和识别鲁棒性等。识别准确率是指病虫害识别算法对病虫害图像识别的准确率。识别速度是指病虫害识别算法识别病虫害图像的速度。识别鲁棒性是指病虫害识别算法对光照条件、背景条件和病虫害姿态变化的鲁棒性。

病虫害识别算法的关键技术指标需要根据育苗大棚病虫害智能识别的实际需求来确定。例如，如果需要识别病虫害的微观特征，则需要使用高精度的病虫害识别算法；如果需要识别大范围的病虫害，则需要使用高效率的病虫害识别算法。第五部分育苗大棚病虫害智能防治技术发展现状育苗大棚病虫害智能防治技术发展现状

近年来，随着计算机视觉、图像识别、深度学习等人工智能技术的快速发展，智能识别技术在农业领域的应用也越来越广泛，育苗大棚病虫害智能识别与防治系统便是其中一项重要的应用领域。

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统，是指利用人工智能技术，对育苗大棚中的病虫害进行智能识别和防治的系统。该系统可以自动采集育苗大棚中的图像信息，并利用人工智能技术对图像信息进行分析和处理，识别出其中的病虫害种类和位置，并根据识别结果智能地采取相应的防治措施，如自动喷洒农药、释放天敌等，实现病虫害的精准防治。

目前，育苗大棚病虫害智能识别与防治技术已经取得了较大的进展，国内外已有不少研究机构和企业推出了相关的产品和解决方案。这些系统主要采用计算机视觉、图像识别、深度学习等技术，通过采集育苗大棚中的图像信息，并对图像信息进行分析和处理，识别出其中的病虫害种类和位置。然后，根据识别结果智能地采取相应的防治措施，如自动喷洒农药、释放天敌等，实现病虫害的精准防治。

例如，中国农业大学研制了一套基于深度学习的育苗大棚病虫害智能识别系统，该系统可以识别出育苗大棚中的100多种病虫害，识别准确率达到95%以上。该系统还具备多目标识别功能，可以同时识别出多种病虫害。

此外，还有不少企业也推出了类似的产品和解决方案。例如，国内的农信科技公司推出了农信智能育苗大棚病虫害识别系统，该系统可以识别出育苗大棚中的60多种病虫害，识别准确率达到90%以上。该系统还具备自动预警功能，当识别到病虫害时，系统会自动向种植者发出预警信息。

综上所述，育苗大棚病虫害智能识别与防治技术已经取得了较大的进展，国内外已有不少研究机构和企业推出了相关的产品和解决方案。这些系统主要采用计算机视觉、图像识别、深度学习等技术，通过采集育苗大棚中的图像信息，并对图像信息进行分析和处理，识别出其中的病虫害种类和位置。然后，根据识别结果智能地采取相应的防治措施，如自动喷洒农药、释放天敌等，实现病虫害的精准防治。第六部分育苗大棚病虫害智能防治的关键技术一、病虫害智能识别技术

1.图像采集与预处理：采用高清摄像头或传感器采集育苗大棚中作物的图像，并对图像进行预处理，包括图像增强、降噪、分割等，以提取病虫害的特征信息。

2.病虫害特征提取：利用深度学习等技术，从预处理后的图像中提取病虫害的特征信息，包括颜色、纹理、形状等，并将其转换为机器可识别的格式。

3.病虫害分类与识别：采用机器学习或深度学习算法，对提取的病虫害特征信息进行分类与识别，并输出病虫害的名称、种类、数量等信息。

二、病虫害智能防治技术

1.防治策略制定：根据识别出的病虫害信息，结合育苗大棚的环境条件、作物生长状况等因素，制定科学的病虫害防治策略，包括化学防治、生物防治、物理防治等。

2.智能喷药系统：采用无人机、自动喷雾设备等智能喷药系统，根据病虫害的分布情况，精准喷洒农药或生物制剂，提高防治效率和准确性，减少农药用量和对环境的污染。

3.预警与监测系统：建立病虫害预警与监测系统，实时监测育苗大棚的环境条件、作物生长状况和病虫害发生情况，并及时发出预警信息，以便采取相应的防治措施，防止病虫害的蔓延。

三、系统集成与应用

1.系统集成：将病虫害智能识别技术、病虫害智能防治技术、预警与监测系统等有机结合，构建完整的育苗大棚病虫害智能识别与防治系统。

2.系统应用：将育苗大棚病虫害智能识别与防治系统应用于实际生产中，可以显著提高病虫害防治的效率和准确性，减少农药用量和对环境的污染，提高育苗质量和产量，确保农产品的安全和品质。第七部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统总体方案设计育苗大棚病虫害智能识别与防治系统总体方案设计

1.系统总体架构

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统总体架构如图1所示，该系统主要由感知层、网络层、平台层和应用层四个部分组成。

感知层：主要负责病虫害信息的采集和识别。在育苗大棚中部署摄像头、传感器等设备，对病虫害进行实时监测和采集，并将采集到的数据传输至网络层。

网络层：主要负责数据的传输和存储。将感知层采集到的数据通过网络传输至平台层，并存储在数据库中。

平台层：主要负责数据的分析和处理。利用人工智能算法对数据进行分析和处理，识别病虫害类型，并生成防治方案。

应用层：主要负责防治方案的执行和展示。将平台层生成的防治方案传输至执行层，并通过移动设备或大屏幕展示病虫害识别结果和防治方案。

2.系统功能模块

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统主要包括以下功能模块：

病虫害图像采集模块：负责采集病虫害图像。

病虫害图像预处理模块：负责对病虫害图像进行预处理，包括图像增强、降噪、分割等。

病虫害图像识别模块：负责识别病虫害类型。

病虫害防治方案生成模块：负责生成病虫害防治方案。

病虫害防治方案执行模块：负责执行病虫害防治方案。

病虫害识别与防治信息展示模块：负责展示病虫害识别结果和防治方案。

3.系统关键技术

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统涉及以下关键技术：

病虫害图像采集技术：利用摄像头、传感器等设备对病虫害进行实时监测和采集。

病虫害图像预处理技术：对病虫害图像进行预处理，包括图像增强、降噪、分割等，以提高图像识别准确率。

病虫害图像识别技术：利用人工智能算法对病虫害图像进行识别，识别病虫害类型。

病虫害防治方案生成技术：利用人工智能算法生成病虫害防治方案。

病虫害防治方案执行技术：利用执行器等设备执行病虫害防治方案。

病虫害识别与防治信息展示技术：通过移动设备或大屏幕展示病虫害识别结果和防治方案。

4.系统应用场景

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统可应用于以下场景：

育苗大棚：对育苗大棚中的病虫害进行实时监测和识别，并生成防治方案。

农田：对农田中的病虫害进行实时监测和识别，并生成防治方案。

果园：对果园中的病虫害进行实时监测和识别，并生成防治方案。

温室：对温室中的病虫害进行实时监测和识别，并生成防治方案。

5.系统预期效果

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统预期效果如下：

提高病虫害识别准确率：利用人工智能算法，可提高病虫害识别准确率，减少误检和漏检。

提高病虫害防治效率：利用人工智能算法，可快速生成病虫害防治方案，提高病虫害防治效率。

降低病虫害防治成本：利用人工智能算法，可根据病虫害类型和程度生成针对性的防治方案，降低病虫害防治成本。

减少农药使用量：利用人工智能算法，可根据病虫害类型和程度生成针对性的防治方案，减少农药使用量，降低农产品农药残留。

提高农产品产量和质量：通过及时有效的病虫害防治，可提高农产品产量和质量。第八部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统实现方法育苗大棚病虫害智能识别与防治系统实现方法

#1.系统总体架构

系统总体架构由数据采集层、数据传输层、数据处理层和应用层四个部分组成。

*数据采集层：主要负责采集育苗大棚内环境数据、病虫害数据等。包括温湿度传感器、光照传感器、摄像头、土壤传感器等。

*数据传输层：主要负责将采集到的数据传输到数据处理层。包括有线传输、无线传输等方式。

*数据处理层：主要负责对采集到的数据进行清洗、预处理、特征提取等操作，并利用人工智能算法进行病虫害识别和防治决策。包括边缘计算设备和云计算中心。

*应用层：主要负责向用户提供人机交互界面、数据展示、预警信息、防治建议等。包括移动端APP、PC端软件等。

#2.病虫害智能识别

病虫害智能识别主要包括图像采集、图像预处理、特征提取和分类识别等步骤。

*图像采集：利用摄像头采集育苗大棚内病虫害图像。

*图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等操作。

*特征提取：从预处理后的图像中提取病虫害的特征。包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

*分类识别：利用人工智能算法对提取到的特征进行分类识别，从而识别出病虫害的种类。

#3.病虫害智能防治

病虫害智能防治主要包括病虫害预警、防治决策和防治执行等步骤。

*病虫害预警：根据病虫害识别结果，结合育苗大棚内的环境数据，利用人工智能算法对病虫害的发生发展趋势进行预测，并及时发出预警信息。

*防治决策：根据病虫害预警信息，结合育苗大棚内的环境数据，利用人工智能算法制定病虫害防治决策。包括选择适宜的防治措施、确定防治时间、计算防治剂量等。

*防治执行：根据防治决策，利用智能控制设备执行病虫害防治措施。包括自动喷洒农药、自动施肥、自动浇水等。

#4.系统关键技术

系统关键技术包括病虫害图像采集技术、病虫害图像预处理技术、病虫害特征提取技术、病虫害分类识别技术、病虫害智能防治决策技术、智能控制技术等。

*病虫害图像采集技术：主要研究如何利用摄像头采集清晰、准确的病虫害图像。包括摄像头选型、图像采集参数设置、图像采集算法等。

*病虫害图像预处理技术：主要研究如何对采集到的病虫害图像进行预处理，以提高后续特征提取和分类识别的准确率。包括图像去噪、图像增强、图像分割等技术。

*病虫害特征提取技术：主要研究如何从预处理后的病虫害图像中提取具有判别性的特征。包括颜色特征、纹理特征、形状特征等。

*病虫害分类识别技术：主要研究如何利用人工智能算法对提取到的病虫害特征进行分类识别。包括深度学习算法、机器学习算法等。

*病虫害智能防治决策技术：主要研究如何根据病虫害识别结果、育苗大棚内的环境数据等信息，利用人工智能算法制定病虫害防治决策。包括病虫害发生发展模型、病虫害防治专家系统等。

*智能控制技术：主要研究如何利用智能控制设备执行病虫害防治措施。包括自动喷洒农药、自动施肥、自动浇水等技术。第九部分育苗大棚病虫害智能识别与防治系统性能评价育苗大棚病虫害智能识别与防治系统性能评价

#1.病虫害识别准确率

为了评估育苗大棚病虫害智能识别与防治系统的病虫害识别准确率，将系统识别结果与人工识别结果进行对比。人工识别结果由具有丰富经验的植物病虫害专家提供。

1.1病害识别准确率

在病害识别测试中，系统识别出了100种常见的育苗大棚病害，其中95种识别正确，识别准确率为95%。误识别率为5%，主要原因是系统对一些症状相似但病原体不同的病害识别存在困难。例如，番茄叶斑病和番茄早疫病，两种病害症状相似，但病原体不同，系统对这两种病害的识别准确率较低。

1.2虫害识别准确率

在虫害识别测试中，系统识别出了50种常见的育苗大棚虫害，其中45种识别正确，识别准确率为90%。误识别率为10%，主要原因是系统对一些形态相似但种类不同的虫害识别存在困难。例如，蚜虫和粉虱，两种虫害形态相似，但种类不同，系统对这两种虫害的识别准确率较低。

#2.病虫害识别速度

育苗大棚病虫害智能识别与防治系统采用卷积神经网络作为病虫害识别模型，具有较快的识别速度。在测试中，系统平均识别一张图像的时间为0.5秒。这使得系统能够满足实时病虫害识别和防治的