农业人工智能的发展与应用文献综述

深度学习 2024-06-01 00:30 599 联系人： 联系方式：

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随着科技的飞速发展，人工智能（AI）在各个领域都取得了显著的成果。在农业领域，AI技术的应用也日益广泛，为提高农业生产效率、降低生产成本、保障食品安全等方面发挥了重要作用。本文将对近年来农业人工智能领域的研究进展进行梳理和，以期为相关领域的研究和实践提供参考。

一、智能种植与养殖

1. 精准农业

精准农业是现代农业的重要发展方向，通过利用现代信息技术手段，实现对农田环境的实时监测、数据分析和决策支持。文献[1]研究了基于物联网的精准农业管理系统，实现了对农田环境参数的实时监测和数据传输，为农业生产提供了科学依据。

2. 智能养殖

智能养殖是通过应用现代信息技术手段，实现对养殖环境的实时监控、动物行为分析以及疾病预警等功能。文献[2]提出了一种基于机器视觉的猪行为识别方法，通过对猪的行为特征进行分析，有助于提高养殖效益和动物福利。

二、农业机器人技术

1. 无人驾驶拖拉机

无人驾驶拖拉机是一种集成了GPS、遥感、计算机视觉等技术的大型农业机器人，可以实现对农田的自动耕作、播种、施肥等作业。文献[3]介绍了一种基于深度学习的无人驾驶拖拉机控制系统，实现了对农田环境的自主适应和精确控制。

2. 无人机植保

无人机植保是通过无人机搭载农药喷洒设备，实现对农田的快速、高效、精准的病虫害防治。文献[4]提出了一种基于多传感器融合的无人机植保系统，提高了植保作业的精度和效率。

三、农产品质量检测与追溯

1. 图像识别技术在农产品质量检测中的应用

图像识别技术可以应用于农产品的质量检测，如果实成熟度判断、病虫害识别等。文献[5]提出了一种基于深度学习的方法，实现了对苹果成熟度的自动识别和分级。

2. 区块链技术在农产品追溯中的应用

区块链技术可以实现农产品从田间到餐桌的全流程追溯，提高农产品质量安全水平。文献[6]探讨了区块链技术在农产品追溯体系中的应用，为实现农产品质量安全监管提供了有效途径。

四、结论

农业人工智能技术的发展为农业生产带来了革命性的变化，提高了农业生产效率和质量。然而，农业人工智能技术的应用仍面临诸多挑战，如数据安全、技术成本、农民接受程度等问题。因此，未来应加强农业人工智能技术的研发和应用推广，推动农业现代化进程。

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