水稻害虫智能检测技术的研究现状与发展趋势

摘要

水稻是我国主要粮食作物，害虫是制约其优质高产的关键因素之一，给种植户带来巨大防治压力。当前水稻害虫检测仍以人工调查、传感器感应为主，存在效率低下、实时性差等固有缺陷，导致害虫发生初期难以被及时发现，进而引发农药粗放施用的问题，造成经济损失和生态环境的破坏。因此，开展水稻害虫快速精准的智能检测，对保障粮食安全、推动绿色农业发展具有重要意义。随着信息技术的迭代，水稻害虫智能检测技术的研发与应用已取得显著进展。本文对水稻害虫检测技术及优势展开梳理，剖析各类技术的内在制约因素，进而研判害虫智能检测技术的发展趋势。红外光电、声学、电子鼻、昆虫激素等传感器类技术易受田间复杂环境干扰，实际应用中稳定性不足；基于传统机器学习的水稻害虫检测方法虽有一定精度与应用基础，但因依赖人工提取特征，结果易受主观因素制约，适配性有限；而基于深度学习算法的水稻害虫检测方法优势突出，不仅识别准确率高，还能大幅降低人工劳动成本，但对试验条件与数据量有一定要求，可以通过技术与数据层面的优化逐步满足；轻量级神经网络与边缘设备的融合方案，更是实现了检测实时性与便捷性的双重突破，为田间场景的实际落地提供了有力支撑，具有广阔的应用前景与推广价值。目前，深度学习仍为水稻害虫智能检测领域的前沿技术方向，具体到应用层面，未来需通过多尺度预测优化、特征提取网络增强等路径提升模型在弱光照、阴影遮挡等实际田间环境下的检测精度；同时需进一步精简模型参数量与计算复杂度，在保障精度的前提下提升识别速度，并结合物联网技术，实现与边缘设备的适配，为田间部署与实际应用奠定基础。

关键词

水稻 / 害虫检测 / 深度学习 / 边缘计算 / 物联网