摘要
农作物种类识别是农业信息化和智能化的重要基础，对于农业生产管理、产量预测、病虫害防治等方面具有重要意义。
传统的农作物种类识别主要依靠人工经验，效率低、成本高，且易受主观因素影响。
随着计算机视觉和机器学习技术的发展，基于图像识别的农作物种类识别方法逐渐成为研究热点。
本文首先介绍了农作物种类识别的研究背景和意义，以及图像识别技术和深度学习的基本概念。
然后，对国内外基于图像识别的农作物种类识别研究现状进行了综述，详细介绍了常用的图像特征提取方法和识别模型，并对各种方法的优缺点进行了比较分析。
最后，总结了当前研究存在的问题和挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：农作物种类识别；图像识别；深度学习；特征提取；识别模型
农作物种类识别是精准农业的重要环节，它是在图像处理、模式识别、机器学习等技术的基础上，对采集到的农作物图像进行分析处理，识别出农作物的种类。
准确识别农作物种类，可以为农业生产管理、产量预测、病虫害防治等提供重要依据。
传统的农作物种类识别方法主要依靠人工经验，需要专业的知识和丰富的经验，效率低、成本高，且易受主观因素影响。
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