综述：人工智能在害虫识别中的应用——综述

这篇综述系统阐述了人工智能（AI）在农业害虫识别中的前沿进展，重点探讨了机器学习（ML）、深度学习（DL）和计算机视觉技术在图像分类、特征提取及实时监测中的应用，分析了卷积神经网络（CNN）、YOLO系列模型等算法的性能与挑战，为智慧农业和生态保护提供了技术路径。

　　

人工智能与昆虫识别的革命性融合

引言
农业生态系统中，害虫对作物造成的生物胁迫占比高达26%，传统依赖人工观察和分类学的识别方法效率低下。人工智能（AI）技术的引入，尤其是深度学习（DL）中的卷积神经网络（CNN），通过自动化图像分析显著提升了害虫识别的速度和精度。

技术原理与方法
AI模型的核心在于特征提取和模式识别。以CNN为代表的算法通过多层卷积操作从昆虫图像中提取形态特征（如翅脉、体节），而单阶段检测模型如YOLOv5和YOLOv8则兼顾速度与准确性，在复杂背景下实现多目标检测。数据预处理步骤包括图像归一化、增强（如旋转、色彩抖动）和分割技术（如Mask R-CNN），以应对田间光照不均、昆虫重叠等挑战。

应用场景与案例

1. 田间直接检测：改进版YOLOv3在番茄害虫识别中达91.81%准确率，但小目标（如蚜虫）检测仍受限于分辨率。
2. 粘虫板图像分析：SSD MobileNet对黑松蚧的识别精度达97.89%，但需解决昆虫黏连导致的误判。
3. 诱捕器底板监测：基于ResNet101的PestNet模型对蛾类识别准确率75.46%，凸显夜间动态捕捉的难度。

挑战与创新

• 数据瓶颈：现有数据集如IP102仅涵盖24类害虫，远未覆盖全球百万级物种。
• 算法优化：Transformer架构（如Swin-Transformer）通过自注意力机制提升细粒度分类能力，但计算成本较高。
• 边缘计算：轻量化模型YOLOv5s在手机端部署时推理速度达0.013秒，推动田间实时应用。

未来方向
构建跨区域昆虫图像库、开发多尺度特征融合算法（如FPN），以及整合物联网（IoT）传感器数据，将成为突破现有局限的关键。例如，印度开发的“BIPM”手机应用已实现番茄潜叶蛾的实时识别与管理决策支持。

结论
AI正重塑害虫管理范式，但其产业化仍需解决模型泛化性、硬件适配性等核心问题。通过多学科协作，这项技术有望在减少农药使用、保障粮食安全中发挥更大作用。