第一章緒論：植物病蟲害識(shí)別的挑戰(zhàn)與深度學(xué)習(xí)的機(jī)遇第二章數(shù)據(jù)集構(gòu)建：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合策略第三章模型設(shè)計(jì)：輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的優(yōu)化第四章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：跨作物病害識(shí)別系統(tǒng)的性能評(píng)估第五章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：移動(dòng)端部署與田間應(yīng)用第六章總結(jié)與展望：深度學(xué)習(xí)賦能智慧農(nóng)業(yè)01第一章緒論：植物病蟲害識(shí)別的挑戰(zhàn)與深度學(xué)習(xí)的機(jī)遇植物病蟲害識(shí)別的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)全球農(nóng)作物損失現(xiàn)狀病蟲害導(dǎo)致的產(chǎn)量損失分析傳統(tǒng)識(shí)別方法的局限性人工經(jīng)驗(yàn)依賴導(dǎo)致的效率與準(zhǔn)確性問題典型病害識(shí)別案例以水稻稻瘟病為例，傳統(tǒng)方法的不足深度學(xué)習(xí)技術(shù)的核心原理及其優(yōu)勢(shì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）自動(dòng)提取植物病害特征的核心技術(shù)殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）解決深層網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練難題的關(guān)鍵遷移學(xué)習(xí)小樣本病害識(shí)別的高效方法現(xiàn)有研究與應(yīng)用綜述：深度學(xué)習(xí)在植物病蟲害識(shí)別中的進(jìn)展主流研究進(jìn)展基于Transformer的模型在多病種識(shí)別中的表現(xiàn)開源數(shù)據(jù)集分析PlantVillage數(shù)據(jù)集的局限性及改進(jìn)方向行業(yè)應(yīng)用案例AgriSense公司開發(fā)的AI系統(tǒng)在柑橘病害識(shí)別中的應(yīng)用02第二章數(shù)據(jù)集構(gòu)建：多源異構(gòu)數(shù)據(jù)的融合策略數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理：構(gòu)建多樣化病害樣本庫多源數(shù)據(jù)采集顯微圖像與多光譜圖像的融合策略數(shù)據(jù)規(guī)模與覆蓋范圍不同數(shù)據(jù)源的環(huán)境條件覆蓋分析標(biāo)注策略與質(zhì)量控制多專家交叉驗(yàn)證的標(biāo)注方法數(shù)據(jù)增強(qiáng)與標(biāo)準(zhǔn)化：提升模型泛化能力幾何變換旋轉(zhuǎn)、仿射變換和彈性變形的應(yīng)用顏色增強(qiáng)HSV空間中的亮度、飽和度和對(duì)比度調(diào)整噪聲注入高斯噪聲和椒鹽噪聲的應(yīng)用異構(gòu)數(shù)據(jù)融合策略：多模態(tài)特征互補(bǔ)特征層融合RGB圖像與NIR圖像的融合策略決策層融合加權(quán)投票機(jī)制的應(yīng)用時(shí)空融合歷史圖像序列的應(yīng)用03第三章模型設(shè)計(jì)：輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的優(yōu)化傳統(tǒng)模型在農(nóng)業(yè)識(shí)別中的局限性VGG16模型的局限性過擬合問題與計(jì)算量分析ResNet50模型的局限性玉米螟蟲識(shí)別中的準(zhǔn)確率與計(jì)算量對(duì)比SqueezeNet模型的局限性準(zhǔn)確率與計(jì)算量的權(quán)衡輕量級(jí)模型設(shè)計(jì)原則與架構(gòu)選擇ResNet-S網(wǎng)絡(luò)輕量級(jí)深度學(xué)習(xí)架構(gòu)的設(shè)計(jì)原則深度可分離卷積減少計(jì)算量的關(guān)鍵技術(shù)跳躍連接緩解梯度消失的方法多任務(wù)學(xué)習(xí)與知識(shí)蒸餾：提升模型效率與精度多任務(wù)學(xué)習(xí)病害類型與嚴(yán)重程度的聯(lián)合預(yù)測(cè)知識(shí)蒸餾大型教師模型指導(dǎo)小型學(xué)生模型混合專家模型（MoE）多個(gè)輕量級(jí)專家網(wǎng)絡(luò)的并行融合模型壓縮與加速策略：適配邊緣設(shè)備剪枝算法結(jié)構(gòu)化剪枝與可分離剪枝的應(yīng)用量化技術(shù)FP32到INT8的量化過程硬件適配針對(duì)樹莓派4B的優(yōu)化策略04第四章實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證：跨作物病害識(shí)別系統(tǒng)的性能評(píng)估實(shí)驗(yàn)設(shè)置：跨數(shù)據(jù)集交叉驗(yàn)證數(shù)據(jù)集選擇PlantVillage、Agricola和自采集數(shù)據(jù)集的覆蓋范圍對(duì)比模型不同模型的性能對(duì)比分析硬件平臺(tái)不同硬件平臺(tái)上的性能測(cè)試基準(zhǔn)測(cè)試：與傳統(tǒng)方法的對(duì)比人工診斷傳統(tǒng)方法與本文系統(tǒng)在診斷時(shí)間與準(zhǔn)確率上的對(duì)比傳統(tǒng)圖像分類器傳統(tǒng)方法與本文系統(tǒng)在準(zhǔn)確率上的對(duì)比現(xiàn)有商業(yè)系統(tǒng)本文系統(tǒng)與現(xiàn)有商業(yè)系統(tǒng)在成本與性能上的對(duì)比動(dòng)態(tài)性能測(cè)試：田間實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)速度測(cè)試不同硬件平臺(tái)上的推理速度對(duì)比魯棒性測(cè)試極端環(huán)境下的性能表現(xiàn)功耗測(cè)試不同硬件平臺(tái)的功耗對(duì)比經(jīng)濟(jì)效益分析：成本效益對(duì)比部署成本對(duì)比本文系統(tǒng)與傳統(tǒng)方法的部署成本對(duì)比效益評(píng)估本文系統(tǒng)在云南某農(nóng)場(chǎng)的效益評(píng)估擴(kuò)展性分析本文系統(tǒng)在其他作物上的擴(kuò)展性分析05第五章系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)：移動(dòng)端部署與田間應(yīng)用系統(tǒng)架構(gòu)：端到端部署流程整體框架圖像采集、預(yù)處理、模型推理和結(jié)果展示模塊的設(shè)計(jì)模塊設(shè)計(jì)采集模塊、預(yù)處理模塊和推理模塊的設(shè)計(jì)細(xì)節(jié)以柑橘潰瘍病為例系統(tǒng)在田間環(huán)境中的應(yīng)用效果移動(dòng)端適配：跨平臺(tái)開發(fā)策略開發(fā)環(huán)境Flutter框架的應(yīng)用優(yōu)化技術(shù)模型精簡(jiǎn)、圖像壓縮和功耗優(yōu)化田間測(cè)試以水稻早疫病為例，系統(tǒng)在田間環(huán)境中的應(yīng)用效果田間測(cè)試：多場(chǎng)景驗(yàn)證測(cè)試場(chǎng)景云南、新疆和內(nèi)蒙古的田間測(cè)試結(jié)果對(duì)比測(cè)試本文系統(tǒng)與傳統(tǒng)方法的對(duì)比測(cè)試結(jié)果用戶反饋農(nóng)民對(duì)系統(tǒng)的使用反饋系統(tǒng)擴(kuò)展：未來功能規(guī)劃病害預(yù)測(cè)基于歷史數(shù)據(jù)和氣象數(shù)據(jù)的病害預(yù)測(cè)功能智能防治結(jié)合無人機(jī)噴灑系統(tǒng)的智能防治功能知識(shí)庫升級(jí)開發(fā)自然語言接口的知識(shí)庫升級(jí)功能06第六章總結(jié)與展望：深度學(xué)習(xí)賦能智慧農(nóng)業(yè)研究總結(jié)：主要成果與貢獻(xiàn)主要成果數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型設(shè)計(jì)和系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)的主要成果關(guān)鍵突破本文提出的創(chuàng)新點(diǎn)和關(guān)鍵技術(shù)社會(huì)價(jià)值本文對(duì)農(nóng)業(yè)病蟲害管理的貢獻(xiàn)研究局限性：待解決的問題標(biāo)注稀缺問題多作物病害標(biāo)注數(shù)據(jù)的不足小樣本識(shí)別難題罕見病害識(shí)別的挑戰(zhàn)設(shè)備依賴性部分優(yōu)化方案對(duì)硬件環(huán)境的依賴未來研究方向：技術(shù)延伸與應(yīng)用拓展多模態(tài)融合方向整合多光譜、熱成像和氣相傳感器數(shù)據(jù)自監(jiān)督學(xué)習(xí)探索基于對(duì)比學(xué)習(xí)的病害圖像表示學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈應(yīng)用記錄病害診斷結(jié)果的區(qū)塊鏈技術(shù)結(jié)論：深度學(xué)習(xí)重塑農(nóng)業(yè)病蟲害管理本文提出的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)在低資源條件下實(shí)現(xiàn)了高精度病害識(shí)別（標(biāo)注200張時(shí)F1=0.89），并通過輕量化設(shè)計(jì)和多平臺(tái)適配，使技術(shù)真正惠及廣大農(nóng)民。該系統(tǒng)在云南試點(diǎn)中，由農(nóng)民手持設(shè)備檢測(cè)，每分鐘可完成15株葉片檢測(cè)，比人工檢測(cè)