基于深度学习的植物虫害检测
植物病虫害的识别是对植物保护和利用的基础，随着计算机图像识别技术的发展，利用计算机图像处理技术获取植物病虫害信息可以大大提高植物病虫害的识别效率。选择SVM工具箱和Matlab的图形用户界面工具箱GUI设计开发了苜蓿植物病虫害识别系统，构建了自然环境下图像数据库和特定环境图像数据库，为今后的植物病虫害图像识别技术的发展奠定了基础。
引言
苜蓿作为一种重要饲料，营养物质丰富，对畜牧业的发展极为关键。作为多年生豆科植物，苜蓿在生长过程中受到的影响因素较多，如叶部病虫害，会造成植株生理代谢异常；且极大降低粗蛋白、可溶性糖和粗纤维的含量，对干草质量和产量有不良影响[1]。苜蓿褐斑病会增加植株体内的有毒物质，严重时会造成家畜的死亡。传统病害诊断方式通常是农业专家以及相关技术人员，一般采取有室内病原鉴定以肉眼观察，但效果不佳[2]。深度学习作为一种良好实现图像特征自动提取的技术，在图像识别领域中使用非常广泛。