水稻病蟲害目標檢測技術(shù)研究進展

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摘 要： 水稻病蟲害對水稻的生長和產(chǎn)量具有嚴重影響，在病蟲害初期做到有效識別，及時干預保障水稻生長至關(guān)重要，水稻病蟲害目標檢測技術(shù)能夠較為準確地自動化識別。隨著近些年深度學習的快速發(fā)展，目標檢測技術(shù)也取得了重要進展，如YOLO 算法、Faster R-CNN 算法等。介紹了水稻病蟲害目標檢測技術(shù)的發(fā)展歷程和研究進展，分析了近些年提出的改進算法和優(yōu)點，針對不同類型算法在水稻病蟲害目標檢測領域中的應用場景和不足，展望了未來發(fā)展和研究方向，以促進目標檢測技術(shù)協(xié)助水稻種植研究。（剩余17608字）