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为解决柑橘种植过程中黄龙病检测不及时、检测成本较高的问题,初步探寻基于深度学习的柑橘黄龙病远程诊断方法。通过架设在田间的设备采集柑橘植株图像信息,利用深度学习相关算法构建柑橘黄龙病病害识别模型,在柑橘生长过程中实现黄龙病在线实时监测与病害远程诊断。目前已在试验地初步开展柑橘黄龙病远程诊断试验,结果表明,田间远程诊断准确率为77.1%,已初步实现针对柑橘黄龙病的远程病害诊断,提高了实际生产过程中黄龙病的识别效率,降低了黄龙病检测成本,为柑橘黄龙病田间诊断方法研究提供了新思路。 相似文献
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