计算机视觉技术在杂草识别中的应用研究

资 源 简 介

计算机视觉技术在杂草识别中的应用研究

详 情 说 明

计算机视觉技术在杂草识别中的应用研究正逐渐改变传统农业的面貌。这项技术通过分析田间作物的图像数据，能够准确区分农作物与杂草，为精准农业提供关键支持。

杂草识别的核心技术包括图像采集、预处理、特征提取和分类识别。现代系统通常采用高清摄像头或无人机拍摄农田图像，通过滤波和增强技术优化图像质量。深度学习方法如卷积神经网络（CNN）在特征提取和分类环节表现出色，能够自动学习杂草的形态、纹理和颜色特征。

相比传统人工识别，计算机视觉方案具有明显优势：识别速度快，可覆盖大面积农田；准确率高，减少除草剂滥用；且能24小时不间断工作。实际应用中常与智能农机联动，实现喷药或机械除草的自动化操作。

未来该领域将向多模态感知方向发展，结合光谱信息和三维点云数据提升识别精度，同时边缘计算设备的普及将使实时田间决策成为可能。