基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)研究

基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)研究1.引言1.1研究背景及意義隨著全球氣候變化和生態(tài)環(huán)境的惡化，農(nóng)作物病蟲(chóng)害問(wèn)題日益嚴(yán)重，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)了巨大損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，全球每年因病蟲(chóng)害造成的農(nóng)作物損失高達(dá)數(shù)十億美元。傳統(tǒng)的病蟲(chóng)害防治方法依賴于化學(xué)農(nóng)藥，不僅對(duì)環(huán)境造成污染，而且容易導(dǎo)致病蟲(chóng)害抗藥性的產(chǎn)生。因此，研究一種高效、環(huán)保的病蟲(chóng)害識(shí)別與防治技術(shù)已成為當(dāng)前農(nóng)業(yè)發(fā)展的迫切需求。人工智能技術(shù)的快速發(fā)展為農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治帶來(lái)了新的機(jī)遇?；谌斯ぶ悄艿牟∠x(chóng)害識(shí)別與防治技術(shù)具有實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確、非破壞性等優(yōu)點(diǎn)，有助于提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)效率，降低農(nóng)藥使用量，減輕環(huán)境污染。因此，研究基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治技術(shù)具有重要的現(xiàn)實(shí)意義和廣闊的應(yīng)用前景。1.2研究目的與內(nèi)容本研究旨在探討基于人工智能技術(shù)的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治方法，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的病蟲(chóng)害監(jiān)測(cè)和防治決策支持。主要研究?jī)?nèi)容包括：分析國(guó)內(nèi)外人工智能在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，為本研究提供理論依據(jù)；研究農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的特征提取方法，提高病蟲(chóng)害識(shí)別的準(zhǔn)確性；探討傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法在病蟲(chóng)害識(shí)別中的應(yīng)用，優(yōu)化識(shí)別模型；研究農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能防治技術(shù)，構(gòu)建病蟲(chóng)害防治決策支持系統(tǒng)；設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治系統(tǒng)，驗(yàn)證研究成果的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。通過(guò)以上研究，為我國(guó)農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害防治提供一種高效、環(huán)保的技術(shù)手段，促進(jìn)農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展。2人工智能在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀2.1人工智能技術(shù)概述人工智能作為計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)重要分支，旨在研究如何模擬、延伸和擴(kuò)展人類(lèi)智能。在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域，人工智能技術(shù)主要應(yīng)用于病蟲(chóng)害識(shí)別、作物生長(zhǎng)監(jiān)測(cè)、智能決策支持等方面。其核心方法包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、模式識(shí)別等。人工智能在病蟲(chóng)害識(shí)別方面具有以下優(yōu)勢(shì)：一是可以提高識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率；二是可以處理大量的圖像和數(shù)據(jù)，快速發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害發(fā)生的規(guī)律；三是可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警，為防治提供有力支持。2.2國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀近年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者在人工智能在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治領(lǐng)域的研究取得了顯著進(jìn)展。在國(guó)外，美國(guó)、加拿大等發(fā)達(dá)國(guó)家在農(nóng)業(yè)人工智能領(lǐng)域的研究較為成熟。例如，美國(guó)農(nóng)業(yè)部研究實(shí)驗(yàn)室開(kāi)發(fā)了一種基于深度學(xué)習(xí)的作物病害識(shí)別系統(tǒng)，該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)大量病害葉片圖像進(jìn)行訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)了對(duì)常見(jiàn)作物病害的自動(dòng)識(shí)別。此外，加拿大研究人員利用無(wú)人機(jī)和人工智能技術(shù)，對(duì)農(nóng)田進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，為農(nóng)民提供病蟲(chóng)害防治建議。在國(guó)內(nèi)，我國(guó)科研團(tuán)隊(duì)在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治方面也取得了重要成果。例如，中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的病蟲(chóng)害識(shí)別模型，該模型在識(shí)別準(zhǔn)確率上達(dá)到了較高水平。同時(shí)，浙江大學(xué)研究團(tuán)隊(duì)利用大數(shù)據(jù)和云計(jì)算技術(shù)，構(gòu)建了一個(gè)農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能防治平臺(tái)，為農(nóng)民提供精準(zhǔn)的防治方案?？傊瑖?guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀表明，人工智能技術(shù)在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展和完善，相信未來(lái)人工智能將為農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供更加有力的支持。3.農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別技術(shù)3.1病蟲(chóng)害特征提取病蟲(chóng)害特征提取是基于人工智能進(jìn)行識(shí)別的前提和基礎(chǔ)。為了準(zhǔn)確識(shí)別病蟲(chóng)害，研究人員需從圖像、聲音、光譜等多種數(shù)據(jù)源中提取具有區(qū)分度的特征。常見(jiàn)的特征提取方法包括顏色、紋理、形狀和光譜特征等。顏色特征能夠反映病蟲(chóng)害區(qū)域的色澤變化，是區(qū)分健康植株和受害植株的重要依據(jù)。紋理特征則描述了病蟲(chóng)害區(qū)域的細(xì)節(jié)信息，如粗糙度、規(guī)律性等，對(duì)于識(shí)別具有不同紋理特點(diǎn)的病蟲(chóng)害有較大幫助。形狀特征則關(guān)注病蟲(chóng)害區(qū)域的輪廓和幾何結(jié)構(gòu)，適用于識(shí)別特定形狀的病蟲(chóng)害。光譜特征利用植株在不同光譜波段反射率的差異，可以有效識(shí)別不同類(lèi)型的病蟲(chóng)害。3.2識(shí)別算法研究3.2.1傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法在病蟲(chóng)害識(shí)別中有著廣泛的應(yīng)用。包括支持向量機(jī)（SVM）、隨機(jī)森林（RF）、K最近鄰（K-NN）等。這些算法通過(guò)學(xué)習(xí)已有標(biāo)注數(shù)據(jù)，建立病蟲(chóng)害識(shí)別模型。以支持向量機(jī)為例，通過(guò)選擇適當(dāng)?shù)暮撕瘮?shù)，將輸入的病蟲(chóng)害特征映射到高維空間，尋找一個(gè)最佳的超平面，以實(shí)現(xiàn)不同病蟲(chóng)害類(lèi)別的最優(yōu)分離。隨機(jī)森林則通過(guò)構(gòu)建多個(gè)決策樹(shù)，進(jìn)行集體投票決策，提高了模型的魯棒性。3.2.2深度學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法，特別是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著成就，也被廣泛應(yīng)用于農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別。CNN能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)圖像的層次特征，有效提取病蟲(chóng)害的關(guān)鍵信息。通過(guò)對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層次結(jié)構(gòu)和參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，可以提高病蟲(chóng)害識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。例如，可以設(shè)計(jì)多尺度的卷積核以捕捉不同尺度的特征，使用池化層降低特征維度，并通過(guò)全連接層進(jìn)行分類(lèi)。此外，還可以采用遷移學(xué)習(xí)技術(shù)，利用預(yù)訓(xùn)練的模型快速構(gòu)建適用于農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別的模型，減少訓(xùn)練所需的數(shù)據(jù)量和計(jì)算資源。4農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能防治技術(shù)4.1防治策略與方法農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的智能防治技術(shù)主要包括預(yù)防、監(jiān)測(cè)和治理三個(gè)方面。預(yù)防策略側(cè)重于通過(guò)科學(xué)施肥、輪作等手段降低病蟲(chóng)害發(fā)生的風(fēng)險(xiǎn)。監(jiān)測(cè)則依賴于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)收集與分析，快速發(fā)現(xiàn)病蟲(chóng)害發(fā)生的跡象。治理則是在病蟲(chóng)害發(fā)生后，采取智能化手段進(jìn)行有效控制。4.1.1預(yù)防策略預(yù)防策略首先基于歷史病蟲(chóng)害數(shù)據(jù)，結(jié)合氣象、土壤等環(huán)境因素，建立病蟲(chóng)害發(fā)生的預(yù)測(cè)模型。利用人工智能進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，可以預(yù)測(cè)病蟲(chóng)害的潛在高發(fā)區(qū)域，從而有針對(duì)性地實(shí)施預(yù)防措施。此外，結(jié)合衛(wèi)星遙感技術(shù)和無(wú)人機(jī)監(jiān)測(cè)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)大范圍農(nóng)田的實(shí)時(shí)監(jiān)控，及時(shí)發(fā)現(xiàn)異常。4.1.2監(jiān)測(cè)方法監(jiān)測(cè)方法中，多傳感器融合技術(shù)被廣泛應(yīng)用。通過(guò)安裝在不同位置的傳感器收集溫度、濕度、光照等環(huán)境數(shù)據(jù)，以及病蟲(chóng)害發(fā)生時(shí)的生物特征數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)傳輸至中央處理系統(tǒng)，利用人工智能算法進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，一旦檢測(cè)到病蟲(chóng)害的征兆，系統(tǒng)會(huì)立即報(bào)警。4.1.3治理手段治理手段主要依賴于精準(zhǔn)施藥技術(shù)。根據(jù)病蟲(chóng)害的種類(lèi)和嚴(yán)重程度，智能系統(tǒng)推薦合適的農(nóng)藥和施藥方法。通過(guò)變量噴灑技術(shù)，可以減少農(nóng)藥使用量，降低對(duì)環(huán)境的影響，同時(shí)提高防治效果。4.2智能決策支持系統(tǒng)智能決策支持系統(tǒng)集成了數(shù)據(jù)采集、處理、分析和決策功能，為農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害防治提供科學(xué)依據(jù)。4.2.1數(shù)據(jù)采集與處理系統(tǒng)通過(guò)多種途徑收集數(shù)據(jù)，包括田間傳感器、衛(wèi)星遙感圖像、歷史病蟲(chóng)害記錄等。利用大數(shù)據(jù)技術(shù)，對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、整合和存儲(chǔ)。人工智能算法進(jìn)一步處理這些數(shù)據(jù)，提取有助于決策的信息。4.2.2智能分析與決策通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，系統(tǒng)對(duì)病蟲(chóng)害的發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并提供多種防治方案的預(yù)期效果評(píng)估?；谶@些分析，系統(tǒng)可以生成最優(yōu)防治方案，并在必要時(shí)調(diào)整策略。4.2.3交互式用戶界面智能決策支持系統(tǒng)提供交互式用戶界面，用戶可以通過(guò)圖形化界面直觀了解農(nóng)田的病蟲(chóng)害情況，同時(shí)也能對(duì)系統(tǒng)給出的建議進(jìn)行交互式的調(diào)整，以適應(yīng)具體情況。通過(guò)上述技術(shù)的集成應(yīng)用，農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的智能防治技術(shù)能夠提高防治效率，減輕農(nóng)民的勞動(dòng)強(qiáng)度，降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，同時(shí)減少農(nóng)藥使用對(duì)環(huán)境的影響，為農(nóng)業(yè)可持續(xù)發(fā)展提供技術(shù)支持。5系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)5.1系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)本研究基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)，設(shè)計(jì)了一套包含數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、識(shí)別與決策支持等多個(gè)環(huán)節(jié)的系統(tǒng)框架。系統(tǒng)框架主要包括以下幾個(gè)模塊：數(shù)據(jù)采集模塊：負(fù)責(zé)從農(nóng)田現(xiàn)場(chǎng)收集病蟲(chóng)害相關(guān)的圖像、氣象、土壤等數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)處理模塊：對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、特征提取等操作。模型訓(xùn)練模塊：使用預(yù)處理后的數(shù)據(jù)對(duì)病蟲(chóng)害識(shí)別模型進(jìn)行訓(xùn)練，提高模型的識(shí)別準(zhǔn)確率。識(shí)別與決策支持模塊：將訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于實(shí)際場(chǎng)景，實(shí)現(xiàn)病蟲(chóng)害的實(shí)時(shí)識(shí)別，并根據(jù)識(shí)別結(jié)果為用戶提供防治建議。5.2關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)5.2.1數(shù)據(jù)處理與模型訓(xùn)練本研究對(duì)數(shù)據(jù)采集模塊獲取的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了以下處理：數(shù)據(jù)清洗：去除異常值、重復(fù)值以及缺失值，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)標(biāo)注：對(duì)病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行人工標(biāo)注，為模型訓(xùn)練提供標(biāo)簽數(shù)據(jù)。特征提取：采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，提取圖像的層次化特征，為模型訓(xùn)練提供輸入數(shù)據(jù)。在模型訓(xùn)練方面，本研究采用了以下方法：傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：以支持向量機(jī)（SVM）為例，對(duì)病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行分類(lèi)識(shí)別。深度學(xué)習(xí)算法：采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）對(duì)病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行特征提取和分類(lèi)識(shí)別。5.2.2系統(tǒng)測(cè)試與優(yōu)化為驗(yàn)證系統(tǒng)性能，本研究進(jìn)行了以下測(cè)試：數(shù)據(jù)集劃分：將標(biāo)注好的病蟲(chóng)害圖像數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。評(píng)價(jià)指標(biāo)：采用準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)評(píng)估模型性能。模型優(yōu)化：通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)、增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)等方法，提高模型在測(cè)試集上的表現(xiàn)。經(jīng)過(guò)測(cè)試與優(yōu)化，本研究實(shí)現(xiàn)的病蟲(chóng)害識(shí)別模型在測(cè)試集上取得了較好的性能表現(xiàn)，滿足實(shí)際應(yīng)用需求。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合防治策略與方法，為用戶提供實(shí)時(shí)、有效的病蟲(chóng)害防治建議，實(shí)現(xiàn)對(duì)農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的智能防治。6實(shí)驗(yàn)與分析6.1實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境為驗(yàn)證基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)的有效性和可行性，本研究選取了某地區(qū)主要作物作為研究對(duì)象，收集了大量的病蟲(chóng)害圖像數(shù)據(jù)。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)涵蓋了不同時(shí)間、不同生長(zhǎng)階段的作物病蟲(chóng)害圖像，包括真菌性病害、細(xì)菌性病害、病毒性病害和蟲(chóng)害等。實(shí)驗(yàn)環(huán)境如下：-硬件環(huán)境：IntelXeonCPUE5-2620v4，256GB內(nèi)存，NVIDIAGeForceGTX1080Ti顯卡；-軟件環(huán)境：Ubuntu16.04操作系統(tǒng)，Python3.6編程語(yǔ)言，TensorFlow1.14深度學(xué)習(xí)框架；-數(shù)據(jù)集：共收集了約10000張病蟲(chóng)害圖像，按照8:1:1的比例劃分為訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和測(cè)試集。6.2實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析本研究分別采用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法對(duì)農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害圖像進(jìn)行識(shí)別，并對(duì)識(shí)別效果進(jìn)行對(duì)比分析。傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法：采用了支持向量機(jī)（SVM）、決策樹(shù)（DT）和隨機(jī)森林（RF）等算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在相同實(shí)驗(yàn)條件下，傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)病蟲(chóng)害的識(shí)別準(zhǔn)確率在70%左右。深度學(xué)習(xí)算法：采用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)算法在病蟲(chóng)害識(shí)別上具有較高的準(zhǔn)確率，達(dá)到了85%以上。為進(jìn)一步分析不同算法的優(yōu)缺點(diǎn)，本研究對(duì)以下指標(biāo)進(jìn)行了評(píng)估：-準(zhǔn)確率：表示模型正確識(shí)別的樣本數(shù)量占總樣本數(shù)量的比例；-召回率：表示模型正確識(shí)別的病蟲(chóng)害樣本數(shù)量占實(shí)際病蟲(chóng)害樣本數(shù)量的比例；-F1值：準(zhǔn)確率和召回率的調(diào)和平均值，用于綜合評(píng)價(jià)模型的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，深度學(xué)習(xí)算法在各項(xiàng)指標(biāo)上均優(yōu)于傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法，特別是在召回率方面表現(xiàn)更為突出。這表明深度學(xué)習(xí)算法能夠更好地捕捉病蟲(chóng)害圖像的局部特征和全局特征，從而提高識(shí)別準(zhǔn)確率。此外，本研究還對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行了實(shí)際應(yīng)用測(cè)試，通過(guò)與農(nóng)業(yè)專(zhuān)家的診斷結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，驗(yàn)證了系統(tǒng)的有效性和實(shí)用性。在實(shí)際應(yīng)用中，系統(tǒng)能夠快速、準(zhǔn)確地識(shí)別病蟲(chóng)害，為農(nóng)民提供有針對(duì)性的防治建議，有助于減少農(nóng)藥使用，降低環(huán)境污染。綜上所述，基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)在實(shí)驗(yàn)中表現(xiàn)出良好的性能，具有廣泛的應(yīng)用前景。7結(jié)論與展望7.1研究成果總結(jié)本研究圍繞基于人工智能的農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能識(shí)別與防治技術(shù)進(jìn)行了深入探討。首先，分析了當(dāng)前人工智能在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害識(shí)別與防治領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀，并在此基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害的特征提取和識(shí)別算法。針對(duì)傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)算法，本文進(jìn)行了詳細(xì)的對(duì)比分析，為后續(xù)研究提供了有力支撐。在農(nóng)業(yè)病蟲(chóng)害智能防治技術(shù)方面，本文提出了一套防治策略與方法，并構(gòu)建了智能決策支持系統(tǒng)，為農(nóng)業(yè)從業(yè)者提供了有力的決策依據(jù)。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)方面，本研究搭建了一個(gè)完善的系統(tǒng)框架，并對(duì)關(guān)鍵技術(shù)研究與實(shí)現(xiàn)進(jìn)行了詳細(xì)闡述。實(shí)驗(yàn)與分析部分，通過(guò)實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)與實(shí)驗(yàn)環(huán)境的設(shè)置，對(duì)所提出的算法和系統(tǒng)進(jìn)行了驗(yàn)證，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本研究提出的病蟲(chóng)害識(shí)別與防治技術(shù)在準(zhǔn)確率和效率方面均取得了較好的表現(xiàn)。7.2未來(lái)研究方向與展望未來(lái)研究將繼續(xù)深化以下幾個(gè)方面：算法優(yōu)化與升級(jí)：針對(duì)現(xiàn)有識(shí)別算法的不足，繼續(xù)研究更高