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 一、摘要

植物在全球粮食供应中发挥着至关重要的作用。各种环境因素导致植物病害，其导致显著的生产损失。然而，人工检测植物病害是一个耗时且容易出错的过程。它可能是一种不可靠的识别和防止植物病害传播的方法。采用机器学习（ML）和深度学习（DL）等先进技术可以通过早期识别植物疾病来帮助克服这些挑战。在本文中，机器学习和深度学习技术用于植物病害的识别的最新进展进行了探讨。该研究的重点是2015年至2022年之间的出版物，本研究中讨论的实验证明了使用这些技术在提高植物病害检测的准确性和效率方面的有效性。本研究还解决了与使用ML和DL进行植物病害识别相关的挑战和局限性，例如数据可用性，成像质量以及健康和患病植物之间的差异等问题。该研究为植物病害检测研究人员，从业人员和行业专业人士提供了有价值的见解，为这些挑战和限制提供了解决方案，全面了解了该领域的研究现状，突出了这些方法的优点和局限性，并提出了潜在的解决方案，以克服其实施的挑战。

二、网络模型及核心创新点

 用于识别图像的深度学习方法

（1）深度学习理论

（2）卷积神经网络

（3）使用开源平台的深度学习

（4）基于深度学习的植物病虫害检测系统（分类网络、CNN作为特征描述符、基于CNN的预测系统）

（5）通过神经网络分析识别病变位置（用于植物病害检测的目标检测网络、基于多级网络的害虫和植物病害定位、基于一级网络的植物病害检测）

（6）基于深度学习的分割网络（全连接神经网络、掩码区域-CNN）

三、数据集

PlantVillage数据集是作物照片的汇编，带有指示各种疾病存在的标签（Hughes和Salathé，2015）。它包含14种不同作物的38，000张照片，其中包括西红柿，土豆和辣椒。这些照片来自许多来源，包括公共数据库，研究机构和个人贡献者。数据集被划分为训练集、验证集和测试集，其中训练集包括大多数照片。科学界广泛使用该数据集来开发和评估用于植物病害检测的DL模型。图5展示了从PlantVillage数据集获得的图像的选择，PlantVillage数据集是包含各种植物物种的数千张图像的综合数据集。

四、现有算法的性能比较

本文深入探讨了基于DL的植物害虫识别的最新进展。本文研究的论文发表于2015年至2022年，重点关注使用ML和DL方法对植物害虫和病变进行检测、分类和分割。本研究采用了图像处理、特征提取和分类器创建等多种方法，此外，DLmodels（即CNN）已被广泛应用于植物病害的准确检测和分类.本文讨论了利用ML和DL算法进行植物病变识别的问题和限制，包括数据的可用性，图像质量，以及健康和患病植物之间的细微差异。本文还研究了ML和DL技术在植物异常区域检测中的实际应用现状，并为解决这些技术的障碍和限制提供了可行的解决方案。

 研究表明，ML和DL方法的使用大大提高了植物病害检测的准确性和效率。最普遍的评估标准是平均准确度（mAP）、F1分数和每秒帧数（FPS）。然而，在本研究中使用的传染病和侵染的图像的复杂性与使用移动的设备来实时识别田间害虫和病变侵染之间仍然存在差距。这篇论文是植物病害检测研究人员、从业人员和行业专家的宝贵资源。它提供了利用ML和DL技术进行植物病变检测的研究现状的全面了解，突出了这些方法的优点和局限性，并提出了潜在的解决方案，以克服其实施的挑战。此外，需要更大和更复杂的实验数据集被确定为进一步调查的主题。

五、现有系统的挑战

（1）克服小数据集挑战

（2）用于病变分割的植物图像放大

（3）植物病虫害检测的迁移学习

（4）优化网络结构的植物病变分割

（5）早期发现的小病灶

（6）细粒度标识

（7）低照度和高照度问题

（8）障碍带来的挑战

（9）检测效率方面的挑战

 六、实验结论

DL和ML技术极大地改善了作物和植物虫害的检测和管理。图像识别技术的发展使复杂的病虫害识别成为可能。本文基于2015年至2022年的出版物，探讨了使用ML和DL技术进行植物病害识别的最新进展。它展示了这些技术在提高疾病检测的准确性和效率方面的好处，但也承认了挑战，例如数据可用性，成像质量以及区分健康植物和患病植物。研究发现，DL和ML的使用显着提高了识别和检测植物病害的能力。这项研究的新奇在于其全面分析了最近的发展，使用ML和DL技术进行植物病害识别，沿着提出的解决方案，以解决与其实施相关的挑战和限制。通过探索各种方法的优点和缺点，并为研究人员和行业专业人士提供有价值的见解，这项研究有助于植物病害检测和预防的进步。

注：论文原文出自An advanced deep learning models-based plant disease detection: A review of
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