解释人工智能的基本概念以及在农业中的应用。探讨计算机视觉在农作物病虫害识别中的应用，包括图像处理和特征提取等技术。
分析人工智能技术如何与农业生产相结合，提高病虫害监测与管理的效率。
介绍农作物病虫害数据的收集过程及其预处理方法，包括数据清洗和标注。探讨用于病虫害识别的特征提取技术，如图像特征和生物特征的提取。
论述选择适合的深度学习模型进行训练的过程，包括模型架构与参数调整。
明确本实验旨在利用人工智能技术提升农作物病虫害识别的准确性和效率。
描述实验的设计思路及实施过程，包括实验环境，工具选择，模型选择和训练。
展示实验结果，分析模型在不同病虫害识别中的表现及其准确率。
通过具体案例分析人工智能技术在农作物病虫害识别中的实际应用效果与反馈。
总结本研究的主要发现，强调人工智能技术在病虫害识别中的优势与贡献。展望未来研究的发展方向，提出进一步优化识别模型的潜在领域与挑战。