研究背景与战略意义

  传统农业生产模式面临效率低、依赖经验等问题，难以适应现代农业高质量发展需求。AI 技术与农业的深度融合，尤其是在病害识别、表型分析等领域的应用，为农业生产提供了数据驱动的解决方案，对提高农业生产效率、保障农产品质量安全、推动农业现代化转型具有重要战略意义。

核心研究内容与技术路径

  聚焦 AI 技术在农业领域的应用，通过计算机视觉、深度学习与大数据技术协同创新，实现农田图像复杂信息高效处理，核心研究内容包括病虫害精准检测、作物叶片智能分割与分类，以及基于多维度数据的实时预警报告生成，为农业生产提供全流程技术支撑。

已取得的研究成果与优势

  在病虫害检测与作物表型分析技术上取得突破，实现了对农田复杂场景下病虫害的精准识别与作物叶片的高效分类，形成了一套基于多维度数据的农业生产预警机制，技术在准确性、实时性上表现优异，为农业生产提供了可靠的技术保障。

成果转化与应用

  相关技术已成为农民与农业专家的重要科技工具，可应用于农田日常管理、病虫害防治、作物生长监测等环节，为农业生产提供数据驱动的决策支持，助力农户优化生产方案、减少损失、提高产量，推动智慧农业规模化发展。