1. 研究目的与意义
公元前700多年，我国就有治虫的记载。目前，我国危害农作物的有害生物有1600多种，其中害虫830多种、病害720多种、杂草60多种、鼠害20多种。可以说，农业生产史就是与自然灾害做斗争的历史。据联合国粮农组织（FAO）调查，全世界每年被病虫害夺去的谷物量为预计收成的20%-40%，经济损失达2000亿美元。准确、高效的识别病虫害种类对农作物的收获起关键作用。
影响植物的疾病有很多种，每种都可能造成经济、社会和生态损失。快速准确的植物病虫害检测对提高农业生产率是特别重要的，传统上依赖于人类专家来诊断由疾病、害虫、营养缺乏或极端天气引起的植物异常。然而这样是昂贵、费时且不切实际的。利用图像处理技术，利用计算机对病虫害快速识别有很好的现实意义。
草莓是蔷薇科草莓属多年生草本植物，适应性强，是世界上栽培面积最广的水果之一。因为其具有极高的营养、药用价值和抗衰老功效，口感酸甜鲜美因此备受人们的喜爱，目前是我国第二大浆果。对草梅病虫害的识别对提高草莓产量有很好的意义。
2. 研究内容和预期目标
1. 研究内容
系统能够通过用户提供的图片进行图像分析，识别是哪类病虫害进行分类并统计各种病虫害对应的图像数量。采用分布式大数据系统，更加高效的完成识别任务。利用Python语言进行编程。
2. 解决问题
3. 国内外研究现状
国外研究现状：
国外相对较早的从事基于计算机视觉的农作物检测与识别的研究，在1985年就有学者进行了谷物籽粒形态识别方面的研究，现在国内外学者已经开始使用图像处理技术和模式识别技术研究植物病害的诊断。这些研究的基础是国外的数字农业研究，该研究已经达到了一个比较高的水平，其研究主要应用计算机处理数据和标准化网络技术，开展农业信息服务网络的研究与开发。数字农业技术的迅速发展为农作物病害虫的自动识别和检测提供了必要的条件。
国内研究现状：
4. 计划与进度安排
2022年12月01日—12月28日 提交开题报告。
2022年01月01日—01月15日 需求分析对系统项目设计规划。
2022年01月16日—1月31日对系统项目进行系统设计。
5. 参考文献
[1]Milan SH, Vaclav BR. Image Processing,Analysis and Machine Vision. 2nd Edition.U.S.A:Thomson Brooks/ Cole Press,2001.
[2]李小琴.农作物病虫害自动测报系统的设计与实现[博士学 位论文].杭州:浙江工业大学,2009.
[3]马本学.基于图像处理和光谱分析技术的水果品质快速无损检测方法研究[博士学位论文].杭州:浙江大学,2009.
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