基于计算机视觉技术的黄瓜叶部病害自动诊断研究

资 源 简 介

基于计算机视觉技术的黄瓜叶部病害自动诊断研究

详 情 说 明

随着农业智能化的发展，计算机视觉技术为作物病害监测提供了高效解决方案。针对黄瓜栽培中常见的叶部病害（如霜霉病、白粉病等），传统人工诊断依赖经验且效率低下，而自动化诊断系统能显著提升早期病害识别率。

技术实现通常分为三个核心环节： 图像采集与预处理：通过高清摄像头或无人机捕获叶片图像，采用灰度化、去噪等方法增强病斑区域的对比度。 特征提取与分类：利用卷积神经网络（CNN）自动学习病斑的纹理、颜色和形状特征，避免人工设计特征的主观性。经典模型如ResNet或轻量级MobileNet可平衡精度与实时性。 决策输出：结合分类概率阈值和空间分布分析，输出病害类型及严重程度，辅助农户精准施药。

该技术的挑战在于田间环境的复杂性（如光照变化、叶片重叠），未来可通过多光谱成像或迁移学习进一步提升鲁棒性。