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传统的农作物病虫害诊断方法是人工目测，但存在两个问题:一方面，农民不能保证基于经验的判断完全正确；另一方面，由于没有专业人员及时到现场进行诊断，疾病可能会延迟或加重。现在，人工智能可能解决这个问题。
最近，宾夕法尼亚州立大学和瑞士联邦理工学院的研究人员联合开发了一个软件，可以根据用户提供的照片识别作物疾病。
科学家建立一个系统模型，并将其连接到一个计算机集群，形成一个神经网络。随后，建立了一个包含53，000多张健康和患病作物照片的数据库，其中包括14种作物和26种疾病。研究人员使用深度学习来“训练”模型，以找到所有的视觉数据。最后，系统可以从照片中识别作物和病害，准确率为99.35%。
基于图像识别的作物病害诊断研究技术路线
宾夕法尼亚州立大学教授大卫·休斯说:“到2020年，世界上将有大约50亿人使用智能手机，而非洲使用智能手机的人数将达到大约10亿。”我们相信这种方法将帮助农民减少作物损失。随着移动设备上传感器数量和质量的不断提高，我们相信通过智能手机准确诊断疾病只是时间问题。”
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