基于深度學(xué)習(xí)的鷹嘴桃病蟲害監(jiān)測(cè)技術(shù)研究

摘" 要：針對(duì)傳統(tǒng)病害鑒定方法效率不高、操作復(fù)雜等的問題，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的鷹嘴桃病蟲害識(shí)別算法。該算法基于ResNet50網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，運(yùn)用圖像識(shí)別技術(shù)與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合的方式，構(gòu)建了一套高效的病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，能夠迅速且準(zhǔn)確地識(shí)別各類病蟲害。首先針對(duì)河源連平地區(qū)鷹嘴桃的14種常見病蟲害，建立了專門的數(shù)據(jù)集；其次利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行了訓(xùn)練；最后利用PyQt5開發(fā)了圖形化用戶界面，實(shí)現(xiàn)了病蟲害的自動(dòng)診斷。這一自動(dòng)診斷系統(tǒng)不僅高效、省力，而且環(huán)保，符合智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，為用戶提供了精準(zhǔn)的病蟲害防治手段。

關(guān)鍵詞：圖像識(shí)別技術(shù)；病蟲害監(jiān)測(cè)；深度學(xué)習(xí)；病蟲害數(shù)據(jù)集；智慧農(nóng)業(yè)；鷹嘴桃病蟲害

中圖分類號(hào)：T391" " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A" " 文章編號(hào)：2096-4706（2025）01-0035-05

Research on Pest and Disease Monitoring Technology for Yingzui Peach Based on Deep Learning

Abstract： Aiming at the problems of low efficiency and complex operation of traditional disease identification methods， the pest and disease identification algorithm of Yingzui peach based on Deep Learning is proposed. Based on the ResNet50 network architecture， the algorithm uses the method of combining image recognition technology and Deep Learning to establish a high efficiency pest and disease monitoring system， which can quickly and accurately identify various types of pests and diseases. Firstly， a specialized dataset is established for 14 common pests and diseases of Yingzui peach in Lianping area of Heyuan. Secondly， the Deep Residual Network Model is used for training. Finally， the Graphical User Interface is developed using PyQt5 to realize the automatic diagnosis of pest and disease. This automatic diagnosis system is not only efficient and labor-saving but also environmentally friendly. It conforms to the development trend of smart agriculture and provides users with accurate control methods of pest and disease.

Keywords： image recognition technology; pest and disease monitoring; Deep Learning; pest and disease dataset; smart agriculture; Yingzui peach pest and disease

0" 引" 言

在現(xiàn)代農(nóng)林業(yè)發(fā)展中，果樹病蟲害問題一直是影響果實(shí)質(zhì)量和產(chǎn)量的重要因素。傳統(tǒng)的病蟲害診斷方法依賴于經(jīng)驗(yàn)豐富的專家進(jìn)行實(shí)地觀察和診斷，但這種方法不僅效率低下，而且受到地域、時(shí)間和人力資源的限制。隨著科技的進(jìn)步，特別是圖像識(shí)別技術(shù)的快速發(fā)展，為果樹病蟲害的自動(dòng)診斷提供了新的研究方向。文中旨在探討基于深度學(xué)習(xí)的鷹嘴桃病蟲害監(jiān)測(cè)技術(shù)研究，以實(shí)現(xiàn)對(duì)果樹病蟲害的快速、準(zhǔn)確識(shí)別，并為病蟲害的防治提供科學(xué)依據(jù)。

近年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展，其強(qiáng)大的特征提取和分類能力為病蟲害的自動(dòng)識(shí)別提供了可能。結(jié)合河源連平地區(qū)鷹嘴桃的主要病蟲害，通過無人機(jī)影像、固定位攝像頭、手機(jī)拍照等圖像設(shè)備采集果樹及果實(shí)圖像，建立了包含多種病蟲害的數(shù)據(jù)集。在此基礎(chǔ)上，利用深度殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）和遷移學(xué)習(xí)等技術(shù)，訓(xùn)練了病蟲害識(shí)別模型，實(shí)現(xiàn)了對(duì)病蟲害的高效識(shí)別。

研究的意義在于，通過開發(fā)基于圖像識(shí)別技術(shù)的病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)果樹病蟲害的實(shí)時(shí)監(jiān)控和預(yù)警，提高病蟲害防治的效率和準(zhǔn)確性。同時(shí)，該系統(tǒng)不受地域和時(shí)間的限制，可以廣泛應(yīng)用于各種果樹種植區(qū)域，為農(nóng)民提供更加便捷、高效的病蟲害防治服務(wù)。此外，該系統(tǒng)的開發(fā)也符合智慧農(nóng)業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)，為推動(dòng)現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)提供了有力支持。

文中將從系統(tǒng)設(shè)計(jì)的思路、關(guān)鍵技術(shù)、實(shí)現(xiàn)過程、實(shí)驗(yàn)結(jié)果等方面進(jìn)行詳細(xì)闡述，以期為相關(guān)領(lǐng)域的研究和應(yīng)用提供參考和借鑒。

1" 相關(guān)研究

在農(nóng)作物病蟲害識(shí)別技術(shù)領(lǐng)域，研究者們探索了多種基于先進(jìn)計(jì)算機(jī)視覺方法的應(yīng)用。具體而言，蔡國慶等[1]開發(fā)了一種利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的農(nóng)作物病蟲害檢測(cè)技術(shù)，此技術(shù)在圖像識(shí)別與物體識(shí)別領(lǐng)域內(nèi)展現(xiàn)出了廣泛的適用性。另一方面，陳浩等[2]則采取了遷移學(xué)習(xí)的策略，他們利用在ImageNet數(shù)據(jù)集上預(yù)訓(xùn)練的VGG19模型，并通過微調(diào)使其適應(yīng)于蘋果樹葉片病蟲害數(shù)據(jù)集，進(jìn)而構(gòu)建了一個(gè)新的分類模型。劉鵬等[3]則在水稻病蟲害檢測(cè)方面提出了PBM-YOLOv8方法，這是一種基于YOLOv8框架的改進(jìn)版本。該方法通過在模型頸部網(wǎng)絡(luò)增加平衡特征融合層并重構(gòu)特征金字塔，實(shí)現(xiàn)了在水稻病蟲害數(shù)據(jù)集上性能的提升。與此同時(shí)，李冰等[4]聚焦于小麥病蟲害圖像識(shí)別，他們采用深度學(xué)習(xí)特征融合技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)能夠從已分割的病蟲害目標(biāo)區(qū)域中提取關(guān)鍵特征的識(shí)別模型，為小麥的健康種植提供了有力的技術(shù)支持。此外，管博倫等[5]致力于研發(fā)基于計(jì)算機(jī)視覺的水稻病蟲害監(jiān)測(cè)平臺(tái)。該平臺(tái)結(jié)合了周圍環(huán)境信息與圖像識(shí)別技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)水稻病蟲害的監(jiān)測(cè)預(yù)警功能，有效提高了水稻病蟲害的防治效率。這些研究不僅展示了計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)在農(nóng)作物病蟲害識(shí)別領(lǐng)域的巨大潛力，也為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的智能化管理提供了有益的參考。

2" 基于深度學(xué)習(xí)的鷹嘴桃病蟲害檢測(cè)

2.1" 深度殘差網(wǎng)絡(luò)

本文在搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的過程中，仔細(xì)權(quán)衡了多個(gè)設(shè)計(jì)參數(shù)，僅對(duì)高層參數(shù)進(jìn)行迭代式的優(yōu)化[6]。越深的網(wǎng)絡(luò)提取的特征越抽象，就越具有語義信息[7]。在傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，單純?cè)黾泳W(wǎng)絡(luò)深度往往引發(fā)梯度消失與梯度爆炸的問題[8]。為此，本文采用殘差網(wǎng)絡(luò)模型作為解決方案，該模型通過結(jié)合前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與shortcut連接實(shí)現(xiàn)殘差學(xué)習(xí)，使得輸入信息能夠直接傳遞到后續(xù)層級(jí)，從而允許這些層級(jí)直接學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的殘差。相較于傳統(tǒng)的卷積層或全連接層，在信息傳遞過程中，信息丟失或損耗的問題在一定程度上得到了緩解。特別是ResNet50版本，通過實(shí)現(xiàn)輸入信息的直接傳遞至輸出，有效維護(hù)了信息的完整性。這樣，整個(gè)網(wǎng)絡(luò)僅需專注于學(xué)習(xí)輸入與輸出之間的差異部分，從而簡(jiǎn)化了學(xué)習(xí)目標(biāo)和降低了學(xué)習(xí)難度[9]。圖1為ResNet網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)圖[10]。

殘差網(wǎng)絡(luò)的核心在于其獨(dú)特的殘差單元設(shè)計(jì)，具體結(jié)構(gòu)如圖2所示。在殘差單元中，跨層鏈接扮演了至關(guān)重要的角色，它使得輸入信號(hào)能夠繞過多個(gè)層次直接傳遞，實(shí)現(xiàn)了輸入的直接映射，并最終與卷積層處理后的輸出相融合。若輸入圖像為x，輸出為H（x），經(jīng)過卷積層處理并應(yīng)用非線性函數(shù)的中間輸出為F（x），則輸出表達(dá)式為H（x） = F（x）+x。這種輸出還可以進(jìn)一步進(jìn)行非線性處理。在這里，殘差指的是“差異”，即F（x），因此網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)目標(biāo)轉(zhuǎn)變?yōu)榍蠼鈿埐詈瘮?shù)F（x） = H（x）-x。與直接學(xué)習(xí)H（x）相比，求解F（x）通常更為簡(jiǎn)單，這提高了網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的效率[10]。

ResNet50網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由49個(gè)卷積層和一個(gè)全連接層構(gòu)成。根據(jù)圖3可知[10]，其結(jié)構(gòu)可以細(xì)分為七個(gè)模塊。首個(gè)模塊不包含殘差塊，主要負(fù)責(zé)執(zhí)行輸入數(shù)據(jù)的卷積操作、正則化處理、激活函數(shù)應(yīng)用以及最大池化。接下來的第二、三、四、五模塊均融入了殘差塊設(shè)計(jì)。在這些模塊中，綠色模塊的作用在于調(diào)整殘差塊的維度，而不改變其尺寸。值得注意的是，ResNet50中的每個(gè)殘差塊均包含三層卷積，因此整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中共有1+3×（3+4+6+3）=49個(gè)卷積層，再加上最終的全連接層，共計(jì)50層，這也是ResNet50命名的原因所在。在網(wǎng)絡(luò)的前五個(gè)模塊中，輸入數(shù)據(jù)經(jīng)過卷積計(jì)算后，由池化層將其轉(zhuǎn)換為特征向量。最終，該特征向量被送入分類器，分類器對(duì)其進(jìn)行處理并輸出類別概率。

2.2" 遷移學(xué)習(xí)

遷移學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中的一項(xiàng)重要學(xué)習(xí)技術(shù)，它允許將預(yù)訓(xùn)練好的模型重新應(yīng)用于不同的任務(wù)上。該方法通常涉及首先利用某些數(shù)據(jù)集（例如ImageNet數(shù)據(jù)集）對(duì)模型進(jìn)行初步訓(xùn)練，隨后對(duì)模型進(jìn)行調(diào)整，以便將其應(yīng)用于其他數(shù)據(jù)集。之所以需要遷移知識(shí)，是因?yàn)楸O(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要大量的標(biāo)注數(shù)據(jù)，而且標(biāo)注信息是一項(xiàng)耗時(shí)且復(fù)雜的工作，遷移知識(shí)能夠把已經(jīng)掌握的強(qiáng)大知識(shí)轉(zhuǎn)移到相應(yīng)位置上。遷移學(xué)習(xí)能夠幫助網(wǎng)絡(luò)更快、更好地獲取特性。但是，由于樣本量較小會(huì)使得卷積式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的特性較為粗略，且細(xì)粒度也不足，從而無法表現(xiàn)病蟲害防治的特點(diǎn)。模型學(xué)習(xí)需要相當(dāng)漫長(zhǎng)的時(shí)間，所以通過遷移練習(xí)能夠縮短模型學(xué)習(xí)的時(shí)限，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在復(fù)雜場(chǎng)景下的訓(xùn)練與測(cè)試表現(xiàn)優(yōu)異。當(dāng)樣本數(shù)據(jù)具備豐富的多樣性和充足的數(shù)量時(shí)，該網(wǎng)絡(luò)能夠有效地學(xué)習(xí)到具有判別能力的特征表征。圖4為遷移學(xué)習(xí)過程圖。

遷移學(xué)習(xí)技術(shù)能夠?qū)⒃搭I(lǐng)域中獲取的知識(shí)，借助特征轉(zhuǎn)換策略，有效地遷移至目標(biāo)領(lǐng)域，進(jìn)而增強(qiáng)目標(biāo)領(lǐng)域的特征描述能力。通常情況下，源領(lǐng)域是指那些含有大量且高標(biāo)注質(zhì)量樣本的數(shù)據(jù)集，通過設(shè)計(jì)復(fù)雜的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，可以學(xué)習(xí)到具有高度鑒別性的特征。而目標(biāo)領(lǐng)域則通常與特定的應(yīng)用場(chǎng)景相關(guān)，其訓(xùn)練樣本數(shù)量較少，因此短時(shí)間內(nèi)構(gòu)建大規(guī)模標(biāo)注數(shù)據(jù)集是一項(xiàng)挑戰(zhàn)。在實(shí)時(shí)應(yīng)用場(chǎng)景中，往往需要使用輕量級(jí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，而這些模型仍需保持從源領(lǐng)域復(fù)雜模型中獲取的知識(shí)表示。為了滿足這一需求，遷移學(xué)習(xí)技術(shù)提供了一種切實(shí)可行的解決途徑。

在實(shí)際應(yīng)用環(huán)境中，迅速收集并標(biāo)注大量樣本往往是一項(xiàng)難以完成的任務(wù)。如何在僅具備有限標(biāo)注樣本的條件下，有效利用在公開數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練得到的網(wǎng)絡(luò)模型，并將其應(yīng)用于特定場(chǎng)景而不降低性能，是一個(gè)亟待解決的問題。此外，隨著網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)構(gòu)的日益復(fù)雜，其識(shí)別能力雖然得到提升，但在計(jì)算資源受限的環(huán)境中部署這些模型卻變得愈發(fā)困難。因此，將復(fù)雜模型所學(xué)知識(shí)高效地轉(zhuǎn)移到簡(jiǎn)單模型上，以確保簡(jiǎn)單模型能夠擁有與復(fù)雜模型相媲美的特征表達(dá)能力，是目前研究中的一個(gè)主要挑戰(zhàn)。為了解決這些問題，本文進(jìn)行了深入的研究和實(shí)驗(yàn)，并開發(fā)了一種基于遷移學(xué)習(xí)的深度殘差網(wǎng)絡(luò)算法，用于識(shí)別鷹嘴桃的病蟲害。

3" 實(shí)驗(yàn)過程與結(jié)果分析

3.1" 整體實(shí)驗(yàn)流程

病蟲害監(jiān)測(cè)對(duì)于農(nóng)業(yè)生產(chǎn)至關(guān)重要，為了提升鷹嘴桃病蟲害類型與嚴(yán)重程度的識(shí)別效率，將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)規(guī)劃、訓(xùn)練過程及優(yōu)化策略緊密融入至該識(shí)別系統(tǒng)之中。完成識(shí)別任務(wù)后，系統(tǒng)會(huì)迅速將病蟲害的詳盡數(shù)據(jù)傳送至預(yù)警系統(tǒng)，確保病蟲害情況的即時(shí)監(jiān)控。本文的整體技術(shù)流程如圖5所示。

3.2" 實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本實(shí)驗(yàn)的軟件環(huán)境配置為Windows 10操作系統(tǒng)，采用PyTorch框架，編程語言選用Python 3.8.8版本，并利用CUDA 11.1作為編程平臺(tái)。硬件環(huán)境方面，實(shí)驗(yàn)設(shè)備配備了64 GB內(nèi)存，搭載NVIDIA GeForce RTX 3060顯卡以及Intel Core i9-10900處理器。在訓(xùn)練參數(shù)設(shè)置上，本文選擇了300個(gè)epoch，batch size設(shè)為4，學(xué)習(xí)率設(shè)定為0.003，采用Adam優(yōu)化器，并選用ReLU作為激活函數(shù)。

3.3" 數(shù)據(jù)集構(gòu)建及數(shù)據(jù)處理

根據(jù)河源連平地區(qū)鷹嘴桃主要病蟲害，選取了生理落果、缺鈣、幺蚰蟲害、缺鉀、缺硼缺鋅、桔小實(shí)蠅蟲害、桃褐腐病（菌核病）、桃炭疽病、桃細(xì)菌性穿孔病、枝條潰瘍癥狀、紅褐斑病、天牛蟲害、瘡痂病、食心蟲害共14種病蟲害，數(shù)據(jù)集樣本示例如圖6所示。本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)圖片爬蟲軟件，以此選取圖片建立數(shù)據(jù)集。

另外，隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)信息量正以驚人的速度激增。在這一背景下，如何從浩瀚的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)海洋中精確且高效地篩選出所需信息，已成為當(dāng)前亟須解決的重要課題。爬蟲技術(shù)作為一種自動(dòng)化的數(shù)據(jù)采集工具，在數(shù)據(jù)分析和信息檢索等領(lǐng)域發(fā)揮著重要作用。爬蟲軟件如圖7所示。

網(wǎng)絡(luò)爬蟲，亦稱作網(wǎng)頁抓取程序或網(wǎng)頁蜘蛛，是一種依據(jù)特定規(guī)則和算法自動(dòng)搜集萬維網(wǎng)數(shù)據(jù)的軟件工具或腳本程序[11]。這類工具能夠按照預(yù)設(shè)的邏輯自動(dòng)遍歷并提取互聯(lián)網(wǎng)上的信息。該軟件通過多線程技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖片的批量下載，并提供用戶友好的圖形界面（GUI）供用戶操作。用戶可以通過輸入關(guān)鍵詞搜索圖片，選擇保存路徑，清空已下載圖片，以及隨時(shí)停止爬蟲進(jìn)程。下面詳細(xì)闡述軟件的設(shè)計(jì)思路、關(guān)鍵技術(shù)及實(shí)現(xiàn)過程：

1）GUI設(shè)計(jì)。使用Tkinter庫設(shè)計(jì)圖形用戶界面，包括輸入框、按鈕等控件，實(shí)現(xiàn)用戶與軟件的交互。

2）網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求與解析。利用Requests庫向百度圖片搜索API發(fā)送請(qǐng)求，獲取圖片列表的JSON數(shù)據(jù)，并解析出圖片URL。

3）多線程爬蟲。使用Threading庫創(chuàng)建爬蟲線程，實(shí)現(xiàn)圖片的并發(fā)下載。通過Event對(duì)象控制線程的啟動(dòng)與停止，確保用戶可以隨時(shí)中斷爬蟲進(jìn)程。

4）圖片保存與清空。將下載的圖片保存到用戶指定的目錄中，并提供清空已下載圖片的功能。

最終，基于上述構(gòu)建的數(shù)據(jù)集，為提升深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)語義特征的區(qū)分能力，增強(qiáng)模型于不同場(chǎng)景的適應(yīng)性與泛化能力，需進(jìn)一步擴(kuò)充數(shù)據(jù)集的多樣性。運(yùn)用多種技術(shù)方法，如圖片裁剪、水平翻轉(zhuǎn)、灰度調(diào)整、高斯濾波平滑、對(duì)比度平衡、對(duì)比度調(diào)整（增減）、隨機(jī)加入噪聲、背景隨機(jī)混合以及樣本融合等技術(shù)，以實(shí)現(xiàn)上述目標(biāo)[6]。

3.4" 模型訓(xùn)練及評(píng)估

實(shí)驗(yàn)首先利用大型數(shù)據(jù)集ImageNet-1K對(duì)模型進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，隨后將預(yù)訓(xùn)練模型中的分類器從原有的1 000個(gè)類別修改為與鷹嘴桃病蟲害數(shù)據(jù)集相匹配的14個(gè)類別。鷹嘴桃病蟲害數(shù)據(jù)集共包含6 769張圖片，本文將其按照80%訓(xùn)練集和20%測(cè)試集的比例進(jìn)行劃分。隨后，將處理后的數(shù)據(jù)集輸入到ResNet50模型中。

本實(shí)驗(yàn)還運(yùn)用了遷移學(xué)習(xí)的策略，這是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種常用方法。遷移學(xué)習(xí)的應(yīng)用使得模型在小型數(shù)據(jù)集上也能表現(xiàn)出良好的泛化性能，有效緩解了因數(shù)據(jù)集規(guī)模較小而導(dǎo)致的過擬合問題[12]。

將訓(xùn)練好的模型權(quán)重保存用于預(yù)測(cè)，試驗(yàn)結(jié)果表明，模型在測(cè)試集上表現(xiàn)良好，識(shí)別率達(dá)到98.4%。泛化性能優(yōu)異，在其他地區(qū)的桃病蟲害圖像測(cè)試實(shí)驗(yàn)中，預(yù)測(cè)結(jié)果仍然準(zhǔn)確，具有識(shí)別14種病蟲害的分類能力。

采用精確率（Precision）與召回率（Recall）對(duì)模型予以評(píng)估，相應(yīng)結(jié)果呈現(xiàn)為如圖8、圖9所示的曲線。

3.5" 檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

基于建立的模型，為了發(fā)展模型的可利用性，開發(fā)了基于圖像識(shí)別技術(shù)病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)。利用Python的圖形界面開發(fā)庫PyQt5構(gòu)建圖形化界面，如圖10所示，實(shí)現(xiàn)上傳圖片和對(duì)模型進(jìn)行推理的功能，為病蟲害防治提供合理化建議。

4" 結(jié)" 論

文中主要介紹了基于深度學(xué)習(xí)的病蟲害監(jiān)測(cè)系統(tǒng)在果樹病蟲害管理領(lǐng)域系統(tǒng)研究和開發(fā)。該系統(tǒng)不僅提升了病蟲害檢測(cè)的精確度和速度，還減少了人力資源和物質(zhì)投入，為智慧農(nóng)業(yè)的進(jìn)步提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)支持。未來將持續(xù)改進(jìn)算法模型，拓寬病蟲害識(shí)別的種類，增強(qiáng)系統(tǒng)的智能化程度，以更有效地服務(wù)于果樹種植業(yè)及現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的發(fā)展需求。

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