一种基于改进卷积神经网络的农作物病虫害防治智能设备  

作　　者：文心 

机构地区：[1]宁波财经学院数字技术与工程学院,浙江宁波315000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）农业科学》2025年第1期069-072,共4页

摘　　要：随着智能农业的发展,病虫害的智能识别与防治成为提高农业生产效率的关键。本文提出了一种基于卷积神经网络(CNN)的病虫害防治智能设备,旨在通过深度学习技术实现对农作物病虫害的精准识别与定位,进而提供科学的防治决策。该设备结合了实时监测、智能喷洒系统和决策支持系统,以期降低农药使用量,推动农业智能化发展。本文改进基于卷积神经网络的图像识别技术和识别手段,利用深度学习技术对农作物病虫害进行精准识别和定位,引入数据分析等手段,能够自动识别病虫害类型,提高了诊断的准确性和效率。同时增加智能喷洒器、智能施肥机器人等设备,结合了智能决策支持系统,通过数据分析和算法模型的完善与改进,开展“一种基于改进卷积神经网络的农作物病虫害防治智能设备”这一系统的研究开发为农民提供病虫害防治的决策建议和方案,使农民能够更科学、更精准地进行病虫害防治。

关 键 词：病虫害识别 卷积神经网络 智能设备 农业智能化 

分 类 号：S432[农业科学—植物病理学]