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本项目针对水稻大规模种植，人工识别虫害费时费力情况，将无人机巡航拍照定位技术和图像处理技术相结合，设计并实现了一种水稻虫害实时巡查系统。采用无人机航拍获取水稻样本图片，对卷积神经网络进行训练，提取健康和有虫害图片样本的特征，并保存训练模型。实时巡查时，首先，控制无人机低空巡航飞行，实时回传水稻图片，通过保存的训练模型对图片进行分类，遴选出疑似感染虫害的水稻区域。然后，控制无人机降低飞行高度，对疑似虫害区域进行多方位多角度精细拍照，采用颜色特征提取法对图片进一步识别，确定虫害区域，并判断虫害严重程度；最后，对识别出的虫害区域人工实地观测，验证水稻虫害巡查系统的准确性。 在人工智能（AI）大时代背景下，AI＋农业具有良好的发展前景，本项目设计的水稻虫害实时巡查系统所需人工少、工作效率高，适用于大规模植物种植，为植保无人机精准洒农药以及控制农药用量提供参考，使得虫害的防治更加智能、环保。