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基于深度学习的田间茶树冠层病害检测

一、引言

茶产业作为我国的重要农业产业，对经济和文化的贡献举足轻重。然而，茶树冠层病害问题一直困扰着茶农和农业科研人员。传统的茶树冠层病害检测方法多依赖于人工巡查和经验判断，效率低下且准确性不高。近年来，随着深度学习技术的快速发展，其在农业领域的应用逐渐受到关注。本文旨在探讨基于深度学习的田间茶树冠层病害检测方法，以提高病害检测的准确性和效率。

二、深度学习在农业领域的应用

深度学习作为一种机器学习技术，已在农业领域取得了一定的应用成果。例如，利用深度学习技术可以实现对作物生长的监测、病虫害的识别和预测等。在茶树冠层病害检测方面，深度学习技术可以通过对大量图