1. 选题背景及意义
2. 研究背景

我国已是草莓生产消费第一大国，草莓种植业为我国农业发展的重点之一。合理监控和防治草莓病虫害，使草莓增产、多产是提高草莓总产量的最基本的方法。传统的人工检查病虫害方法依赖检测人员的专业知识，而且检测过程效率不高、实时性差，容易存在各种因素而导致的误差。随着人工智能技术尤其是深度学习的飞速发展，为草莓病虫害的自动检测提供了有力的技术支撑。该项目以自然环境下的草莓病虫害为对象，采用深度学习目标检测算法对病虫害进行准确识别与定位，并且使用带有GPU的嵌入式设备来实现草莓病虫害检测装置的移动检测，构建了一个草莓病虫害数据集以适用于深度学习模型的训练。

1. 研究意义

本课题旨在研究基于深度学习的草莓病害实时诊断系统，通过对草莓叶片图像的采集和分析，实现对草莓病害的快速、准确诊断。该系统的实现将有助于提高草莓病害的诊断效率和准确性，为草莓种植户提供及时的病害防治建议，减少病害对草莓产量和质量的影响，具有重要的理论意义和实际应用价值。基于上述背景，本文提出一种基于深度学习的草莓病虫害检测装置，以嵌入式设备（Jetson TX1）为核心控制器，结合深度学习目标检测技术和嵌入式计算平台，以实现对草莓病虫害的智能化识别和高效检测，为草莓种植业提供有效的病虫害检测解决方案。

1. 研究内容

1.草莓叶片图像采集：设计并搭建草莓叶片图像采集系统，采集不同病害类型的草莓叶片图像。

2.草莓病害图像数据集构建：对采集到的草莓叶片图像进行预处理和标注，构建草莓病害图像数据集。

3.深度学习模型选择和训练：选择合适的深度学习模型，如卷积神经网络（CNN），对草莓病害图像数据集进行训练。

4.草莓病害实时诊断系统设计与实现：设计并实现基于深度学习的草莓病害实时诊断系统，包括图像采集模块、图像处理模块、病害诊断模块和结果输出模块。

5.系统性能评估：对草莓病害实时诊断系统进行性能评估，包括准确性、实时性和稳定性等方面的评估。

二、研究目的

近年来，随着神经网络和深度学习技术的不断进步，目前深度学习方法也被引入到农作物病害识别领域，深度学习模型的多层结构使其能够学习不同级别的特征表示，从而提高了模型对数据的建模能力和分类准确性。采用深度学习方法，不仅能快速识别病虫害的类别，还能准确定位病斑和害虫在图像中的位置，为农民和农业专业人员提供更高效、准确的病虫害监测和防治手段。因此，对基于深度学习的草莓病虫害检测算法的研究具有重要的现实意义和应用前景。通过对草莓病虫害检测的深入研究，不仅能够增进草莓产业的效益，还可以减少对环境和人体的危害。同时，通过应用现代化的农业技术，如智慧农业技术，可以更好地实现农业的可持续发展，提高农业生产的效益和经济效益，实现农业高质量发展的目标。