1知識倉庫的研究現(xiàn)狀

該文以“知識倉庫”作為篇名關(guān)鍵詞對SpringerLink、Elsevier、CNKI(中國期刊全文數(shù)據(jù)庫)和VIP(中文科技期刊數(shù)據(jù)庫)3個著名的中外期刊數(shù)據(jù)庫以及ProQuest博碩士論文全文數(shù)據(jù)庫(PQDD)、萬方《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》和CNKI《中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫》3個中外博碩士論文數(shù)據(jù)庫的所有歷史數(shù)據(jù)進行了文獻檢索調(diào)研。

(1)國內(nèi)外碩博論文關(guān)于知識倉庫的研究現(xiàn)狀。由可知,國內(nèi)外碩博論文庫中關(guān)于知識倉庫的研究成果及文獻是非常少的,國外ProQuest博碩士論文全文數(shù)據(jù)庫(PQDD)中沒有相應(yīng)的檢索結(jié)果。檢索國內(nèi)CNKI《中國優(yōu)秀博碩士學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫》共得到3篇文獻,分別是《咨詢企業(yè)知識倉庫的模式構(gòu)架與建設(shè)策略研究》、《面向產(chǎn)品開發(fā)過程的知識倉庫應(yīng)用平臺研究與實踐》、《基于知識倉庫的虛擬產(chǎn)品協(xié)同開發(fā)技術(shù)研究》;檢索萬方《中國學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫》共得到7篇文獻,其中3篇與CNKI的檢索結(jié)果相同,另外4篇是《知識管理背景下的知識倉庫研究》、《農(nóng)業(yè)機械化工程知識倉庫的設(shè)計研究》、《基于本體和案例的可重構(gòu)知識倉庫系統(tǒng)研究》、《可重構(gòu)知識倉庫及其案例檢索與推理的研究》。由此可見,國內(nèi)這些碩博士論文大多是關(guān)于知識倉庫在某行業(yè)的應(yīng)用設(shè)計研究,知識倉庫的理論研究一般與知識管理結(jié)合起來進行,如《知識管理背景下的知識倉庫研究》、《可重構(gòu)知識倉庫及其案例檢索與推理的研究》等。

(2)國內(nèi)外期刊論文關(guān)于知識倉庫的研究現(xiàn)狀。以上國內(nèi)外期刊文獻調(diào)研結(jié)果顯示,國外對知識倉庫的研究文獻共83篇,其中只有1篇是完全相關(guān)的,即Hamid所寫的《Knowl-edgewarehouse:anarchitecturalintegrationofknowledgeman-agemen,tdecisionsuppor,tartificialintelligenceanddataware-housing》,其余文獻大多是關(guān)于數(shù)據(jù)倉庫或者知識發(fā)現(xiàn)的;國內(nèi)相關(guān)文獻相對多一些,為158篇。國外的研究中Hamid從知識倉庫的功能出發(fā),認(rèn)為知識倉庫是這樣一個系統(tǒng):它是決策支持系統(tǒng)和數(shù)據(jù)倉庫新的發(fā)展方向,其功能是為決策者提供一個智能分析平臺,以此來加強知識管理流程的各個階段。其對知識倉庫的研究側(cè)重于知識倉庫能夠挖掘隱性知識這一功能[1]。

調(diào)研顯示,目前國內(nèi)有關(guān)知識倉庫研究的最早文獻是陳愛燕于2000年發(fā)表的《全文信息上網(wǎng)與知識倉庫建庫管理系統(tǒng)》一文,介紹了一個知識倉庫建庫管理系統(tǒng),它有利于單位知識的序化和組織,促進知識的創(chuàng)新[2]。隨后的文獻多是關(guān)于CNKI系列知識倉庫的研究,其中《中國醫(yī)院知識倉庫》的研究居多。之后,知識倉庫在企業(yè)的應(yīng)用研究逐漸豐富起來,這些研究多以提高企業(yè)知識管理水平為出發(fā)點,理論和實踐研究均有。如陶穎的《企業(yè)知識倉庫的宏觀構(gòu)建》,李生琦《企業(yè)知識倉庫的構(gòu)建技術(shù)研究》,薛欣《基于企業(yè)知識管理系統(tǒng)的知識倉庫研究》等。與此同時,關(guān)于圖書館知識倉庫的研究成果和文獻也逐漸增加,如胡躍進的《知識倉庫在圖書館服務(wù)中的應(yīng)用》一文指出了知識倉庫是圖書館文獻信息資源開發(fā)利用模式的發(fā)展方向,建設(shè)知識倉庫將為圖書館進行高效的知識服務(wù)提供保證[3];侯柏竹的《知識管理時代圖書館知識倉庫的建設(shè)研究》針對知識管理時代圖書館知識倉庫的建設(shè)展開了研究[4];又如陳剛在《圖書館知識倉庫淺析》中構(gòu)建了圖書館知識倉庫的模型,分析了知識倉庫中各模塊的功能,并介紹了基于知識倉庫的圖書館知識管理系統(tǒng)和知識服務(wù)[5]。

綜上所述,國內(nèi)外關(guān)于知識倉庫的研究主要集中于2個方面:一是研究知識管理背景下的知識倉庫理論,內(nèi)容包括知識倉庫與知識管理、知識管理系統(tǒng)的關(guān)系,知識倉庫的相關(guān)技術(shù),知識倉庫與數(shù)據(jù)倉庫的聯(lián)系等;二是探索知識倉庫在某些領(lǐng)域的應(yīng)用情況,介紹、分析某行業(yè)知識倉庫的構(gòu)建模式和方法。總之,關(guān)于知識倉庫的研究,應(yīng)該說還非常不成熟。這一點體現(xiàn)在:①相關(guān)的研究文獻數(shù)量很少;②對于知識倉庫本身的概念界定不清;③理論基礎(chǔ)的研究很薄弱。盡管如此,人們普遍認(rèn)為,知識倉庫的提出是十分有意義的。知識倉庫的研究正在進展之中,相關(guān)產(chǎn)品也還未成熟,然而其前景將是十分光明的。

論文關(guān)鍵詞：形式邏輯數(shù)理邏輯思維規(guī)律議論文推理寫作人工智能

論文摘要：邏輯智能并不僅僅局限于算術(shù)，它同樣可以幫助我們了解如何看待和解決問題。首先，邏輯從思維的形式結(jié)構(gòu)方面是研究思維規(guī)律的科學(xué)，它總結(jié)了人類思維的經(jīng)驗教訓(xùn)，以保持思維的確定性為核心，用一系列規(guī)則、方法幫助人們正確地思考問題和表達思想。是人們認(rèn)識世界和改造世界的必要工具；其次，數(shù)理邏輯和計算機科學(xué)有著十分密切的關(guān)系，數(shù)理邏輯是計算理論的基礎(chǔ)，它在計算機科學(xué)中尤其是在數(shù)據(jù)庫和人工智能方面有著重要的應(yīng)用。

1.引言

邏輯是用數(shù)學(xué)的方法研究關(guān)于推理、證明等問題的學(xué)科。邏輯在計算、思維、寫作、推理、數(shù)學(xué)應(yīng)用等方面有著重要的應(yīng)用。運用邏輯性思維能使我們正確的看待問題，并解決問題；并且邏輯也是計算機科學(xué)發(fā)展所不可少的。本文將重點分析形式邏輯在寫作中和數(shù)理邏輯在計算機中的應(yīng)用。

2.邏輯推理介紹

推理具體可以分成三種：即演澤推理、歸納推理和類比推理。在議論文寫作過程中，這三種推理各有各的優(yōu)勢，可以運用其中的一種進行論述，也可以把二種或三種結(jié)合起來運用，看具體的文章內(nèi)容而定。

工程科技是改變世界的現(xiàn)實的、直接的生產(chǎn)力，工程前沿代表著工程科技未來創(chuàng)新發(fā)展的重要方向。當(dāng)今時代，世界面臨百年未有之大變局，新冠肺炎疫情全球大流行進一步加劇全球發(fā)展的不確定性，科技前沿識別與預(yù)見是應(yīng)對“不確定”的關(guān)鍵，是準(zhǔn)確識變、科學(xué)應(yīng)變、主動求變的基礎(chǔ)。為研判工程科技前沿趨勢，挖掘改造世界的未知力量，探索未來世界“確定性”，作為國家工程科技界最高咨詢性學(xué)術(shù)機構(gòu)的中國工程院自2017年起連續(xù)開展全球工程前沿咨詢研究項目，每年發(fā)布全球工程前沿和工程開發(fā)前沿報告，以期引導(dǎo)工程科技的創(chuàng)新發(fā)展，營造尊重和崇尚工程科技創(chuàng)新的氛圍，為應(yīng)對和解決重大傳染性疾病、氣候變化、可持續(xù)發(fā)展等全球性發(fā)展難題和挑戰(zhàn)提供了新路徑。

一、工程前沿發(fā)展趨勢

2021年度全球工程前沿研究在以專家為核心、數(shù)據(jù)為支撐的原則下，通過近6年167.24萬篇高被引論文聚類獲得機械與運載工程、信息與電子工程、化工冶金與材料工程、能源與礦業(yè)工程、土木水利與建筑工程、環(huán)境與輕紡工程、農(nóng)業(yè)、醫(yī)藥衛(wèi)生、工程管理9大領(lǐng)域的775個備選研究熱點，通過對50多萬個專利主題聚類獲得53張ThemeScape專利地圖。進而通過多輪的專家研討以及專家與數(shù)據(jù)交互，獲得298個備選研究前沿和174個備選開發(fā)前沿。經(jīng)過問卷調(diào)查和專家研判最終形成工程研究前沿和工程開發(fā)前沿各93個。通過對2021年度93個工程研究前沿和工程開發(fā)前沿的總體分析，發(fā)現(xiàn)全球工程前沿呈現(xiàn)出四個趨勢：

（一）智能技術(shù)正帶來范圍更廣、層次更深的變革，并將深刻改變社會與生產(chǎn)形態(tài)。一是智能技術(shù)的算力得到顯著增強。本年度全球工程前沿顯示以光路與電路混合集成芯片制造、量子計算、存算一體技術(shù)等算力技術(shù)不斷取得新進展，智能技術(shù)的底層基礎(chǔ)得到進一步夯實。二是智能技術(shù)的算法不斷強化，近年來深度學(xué)習(xí)、聯(lián)邦學(xué)習(xí)等算法不斷突破，算法模型的通用性、便捷性、可解釋性不斷提升，夯實智能計算的核心技術(shù)。三是智能技術(shù)助推科技創(chuàng)新，新一代人工智能相關(guān)技術(shù)與多學(xué)科的交叉融合強有力地推動了其他工程科技領(lǐng)域數(shù)據(jù)研究范式與基礎(chǔ)理論的創(chuàng)新發(fā)展。尤其是在生命科學(xué)領(lǐng)域，智能技術(shù)在基因編輯靶點識別、蛋白質(zhì)等生物大分子結(jié)構(gòu)預(yù)測、醫(yī)藥研發(fā)、藥物設(shè)計與發(fā)現(xiàn)等方面取得了重要突破。四是智能技術(shù)的產(chǎn)業(yè)化應(yīng)用，正加快現(xiàn)實生產(chǎn)力的提升。一方面智能技術(shù)與產(chǎn)業(yè)加速融合，不斷推進工業(yè)技術(shù)進步。機器人化增材制造、大數(shù)據(jù)驅(qū)動的分布式智能制造決策優(yōu)化技術(shù)、智能可重構(gòu)制造技術(shù)等將不斷助推制造業(yè)向個性化定制、柔性化生產(chǎn)、服務(wù)型制造、智能化預(yù)測的方向轉(zhuǎn)型。另一方面智能技術(shù)與生命科技不斷交叉，推動醫(yī)療健康新變革。人工智能輔助智能診斷、智能治療、智能疾病預(yù)警預(yù)測干預(yù)、智能群體健康管理和智能醫(yī)藥監(jiān)管等取得新突破；5G等互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)助推互聯(lián)網(wǎng)醫(yī)院發(fā)展，不斷提升一體化公共衛(wèi)生應(yīng)急響應(yīng)能力。

（二）數(shù)據(jù)資源日益成為工程科技研究的關(guān)鍵要素。一是數(shù)據(jù)推動科技研究范式的變革。大數(shù)據(jù)的采集、存儲、關(guān)聯(lián)和可視化技術(shù)的發(fā)展，極大推動了生物、材料、醫(yī)學(xué)、工程管理等領(lǐng)域進入數(shù)據(jù)密集型科學(xué)研究范式，相關(guān)研究向可定量、可計算、可調(diào)控、可預(yù)測方向躍升。二是工程科技創(chuàng)新對數(shù)據(jù)的依賴程度將越來越高，一方面工程科技創(chuàng)新越來越需要數(shù)據(jù)的積累，傳統(tǒng)的樣本、統(tǒng)計、測試數(shù)據(jù)需求已經(jīng)轉(zhuǎn)向?qū)崟r、全面、全過程數(shù)據(jù)，另一方面基于海量數(shù)據(jù)的自我監(jiān)督學(xué)習(xí)、增強學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等正不斷助推工程科技創(chuàng)新。三是數(shù)據(jù)推動產(chǎn)業(yè)價值躍升。數(shù)字孿生、多維深度融合建模計算、數(shù)字畫像等技術(shù)支撐智能制造、智能建造、智能服務(wù)和個性化定制等新產(chǎn)業(yè)形態(tài)。四是數(shù)據(jù)成為社會治理重點。新一代密碼技術(shù)、區(qū)塊鏈、網(wǎng)絡(luò)虛擬身份管理等安全前沿技術(shù)不斷取得突破，數(shù)據(jù)應(yīng)用在合規(guī)性和便捷性之間將不斷平衡。

（三）綠色低碳成為工程科技發(fā)展新路徑。一是能源生產(chǎn)消費方式不斷向清潔、低碳等替代方向加速轉(zhuǎn)化，新一代低碳能源技術(shù)與產(chǎn)業(yè)加快布局，核能、太陽能、氫能等可再生能源已成為全球能源增量主體，并向多元協(xié)調(diào)方向發(fā)展。二是低碳技術(shù)不斷發(fā)展。提高能源利用效率已成為全球應(yīng)對氣候變化的重要選擇，化學(xué)燃料的高效低排放技術(shù)不斷發(fā)展，儲能技術(shù)和智能電力系統(tǒng)加快發(fā)展，新能源汽車加快向市場滲透。三是低碳技術(shù)成為全球競爭新熱點。二氧化碳捕集、利用和封存已經(jīng)成為全球碳中和目標(biāo)實現(xiàn)的關(guān)鍵，二氧化碳驅(qū)替其他資源和利用技術(shù)成為新興方向，二氧化碳地質(zhì)儲存環(huán)境風(fēng)險防控技術(shù)也成為環(huán)境研究的重點。

1福建省農(nóng)村實用技術(shù)遠程培訓(xùn)

福建省農(nóng)村實用技術(shù)遠程培訓(xùn)是福建省2010—2011年為民辦實事項日之一l2]。福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院具體承擔(dān)了農(nóng)村實用技術(shù)遠程培訓(xùn)的體系構(gòu)建和實施運作，創(chuàng)造了多體相互協(xié)作的模式，與福建省農(nóng)業(yè)、林業(yè)廳、海洋與漁業(yè)廳、福建農(nóng)林大學(xué)、廣電局、J一播影視集、長威公刊等密切配合，資源共享，實現(xiàn)農(nóng)村實片J技術(shù)遠程培訓(xùn)教學(xué)與管理的最優(yōu)化。福建省農(nóng)村實用技術(shù)遠培訓(xùn)結(jié)合農(nóng)時農(nóng)事，標(biāo)新立異，創(chuàng)造性地利用省應(yīng)急視頻會商指揮系統(tǒng)、省農(nóng)村黨員干部現(xiàn)代遠程培訓(xùn)系統(tǒng)、瑞福特遠程會議系統(tǒng)和電視直播，每川10l_{福建省農(nóng)業(yè)科學(xué)院遠程培訓(xùn)的主會場大規(guī)模地傳播農(nóng)、林、牧、副、漁、加一[和農(nóng)村政策等相關(guān)課，授課的內(nèi)容f富、課件栩栩如生、圖文并茂、圖像和質(zhì)清晰，授課專家f『J與農(nóng)民面對面地傳授實用技術(shù)矢¨、時解答技術(shù)難題。企省涉及市、縣、鄉(xiāng)近1400個視頻分會場、15331個行政村的農(nóng)民及叢層農(nóng)技人員，通過絡(luò)、電視、視頻傳送同‘時間異地多•收看?；鹨?guī)模的農(nóng)村實用技術(shù)遠程培訓(xùn)，使干家萬戶的農(nóng)依靠科技增收斂富”。福建省農(nóng)村實用技術(shù)遠程培訓(xùn)取得了很大的成效，為大規(guī)模地培養(yǎng)新型農(nóng)民探索出一條新途，并為進一步研究農(nóng)業(yè)科技遠程培洲后續(xù)學(xué)習(xí)支持服務(wù)策略提供了實例與啟示。

2農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)后續(xù)學(xué)習(xí)支持服務(wù)的必要性

農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)是在科技信息技術(shù)斷發(fā)腱中產(chǎn)生的一種新的培訓(xùn)形式，現(xiàn)代科技信息技術(shù)彌補r傳統(tǒng)遠程培訓(xùn)的欠缺，網(wǎng)絡(luò)視頻互動功能為參訓(xùn)肖提供了更便捷的學(xué)習(xí)條件，可以營造教師和參訓(xùn)者面對面交流的虛擬課堂環(huán)境?；鵩現(xiàn)代信息技術(shù)的農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)正受到越來越多人的歡迎，大幅度地提高了傳播農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的范同、時效和參訓(xùn)者的數(shù)量。參加農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)者大多數(shù)是農(nóng)民，參訓(xùn)農(nóng)民不受年齡、文化知識水平、號業(yè)技術(shù)水平的限制；農(nóng)民不論智力高低、學(xué)習(xí)背景、學(xué)習(xí)動力，都有學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的機會，解決了農(nóng)民由于受地域、時間的限制而不能參加課堂面對面授課的問題。農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)大規(guī)模地傳播和普及農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)，為廣大的農(nóng)民提供了學(xué)習(xí)農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)的機會，但同時也會出現(xiàn)參訓(xùn)農(nóng)民在獲取農(nóng)業(yè)知識和信息能力方面，以及在理解和用農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)等方面存在著很大差異的現(xiàn)象，此，農(nóng)業(yè)科技遠程培訓(xùn)的后續(xù)學(xué)習(xí)支持服務(wù)就得尤為必要，后續(xù)學(xué)習(xí)支持服務(wù)能給農(nóng)民提供延伸的學(xué)爿質(zhì)保障。

3遠程培訓(xùn)后續(xù)學(xué)習(xí)支持服務(wù)研究的理論依據(jù)

“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”是遠程教育中特有的概念，也仃學(xué)者將此表述為學(xué)生支持服務(wù)、學(xué)生學(xué))J艾持服務(wù)。1978年，英國開放大學(xué)的戴維•西沃特(DavidSeward)在德剛哈根遠程教學(xué)大學(xué)發(fā)表了論著《遠程學(xué)列系統(tǒng)對學(xué)牛的持續(xù)關(guān)注》，首次提出學(xué)習(xí)支持服務(wù)的概念，即遠程教育院校和教師應(yīng)該為遠程教育的學(xué)生提供持續(xù)的關(guān)心、更好的學(xué)習(xí)支持服務(wù)和其他各類服務(wù)。則，學(xué)生會遇到種種剛難而影響其學(xué)習(xí)效果和教學(xué)質(zhì)量并導(dǎo)致學(xué)生的流失。此后，英國學(xué)者凱依(KayeA)和魯姆勃爾(GrevileRumble)主編的《遠程高等教育》書，以及戴維•西沃特、愛爾羔學(xué)者德斯蒙德•基史(DesmondKeegan)和瑞典學(xué)者博瑞•霍姆們格(Hohnberg)3位權(quán)威專家主編的《遠教育：吲際展望》一書，都開辟號章來論述“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”。戴維•西沃特、A•凱依、約翰•A•巴斯、博瑞•霍姆伯格、奧蒙德•辛普森、德斯蒙德•基更等國外學(xué)先后對奠定支持服務(wù)論基礎(chǔ)和理論發(fā)展有著問程度的貞獻。．_fJ閑著名學(xué)者丁興富教授最關(guān)外“學(xué)習(xí)支持服務(wù)”研究，將其引入國內(nèi)并出版J，相關(guān)系列譯著、論文。在其博士論文《中澳遠程高等教育系統(tǒng)的比較研究》和編著的《遠教育學(xué)》以及《遠程教育研究》中對學(xué)習(xí)支持服務(wù)的概念、功能和I特征等做了詳細、深入地論述。丁興富教授認(rèn)為：“學(xué)習(xí)支持服務(wù)是遠程教學(xué)院校及其教師等為遠程學(xué)生提供的以師生或?qū)W生之間的人際面授和基F技術(shù)媒體的雙向通信交流為主的各種信息的、資源的、人員的和設(shè)施的支助服務(wù)的總和，其目的在于指導(dǎo)、幫助和促進學(xué)生的自主學(xué)習(xí)，提高遠程教育學(xué)生學(xué)習(xí)的質(zhì)量和效果陋】J’。

摘要：農(nóng)業(yè)機械的智能化對于提高生產(chǎn)效率、降低人工勞動強度、推進規(guī)模化作業(yè)以及提升農(nóng)機管理水平等發(fā)揮著重要作用，是近年來農(nóng)業(yè)科學(xué)領(lǐng)域的研究熱點。本文針對智能化技術(shù)在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用及發(fā)展，詳細介紹了機器視覺技術(shù)、自動駕駛技術(shù)以及農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢，為農(nóng)業(yè)機械化技術(shù)的發(fā)展提供參考。

關(guān)鍵詞：農(nóng)業(yè)機械；智能技術(shù)；機器視覺；自動駕駛；農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)

0引言

毋庸置疑，云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)正加速推動傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)向現(xiàn)代農(nóng)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式正在向自動化、信息化、智能化和規(guī)模化方向快速發(fā)展。農(nóng)業(yè)機械是農(nóng)業(yè)先進生產(chǎn)力的代表，通過與智能化技術(shù)的融合發(fā)展，對于提高生產(chǎn)效率、降低人工勞動強度、推進規(guī)?；鳂I(yè)、提升農(nóng)機信息化和智能化管理水平等發(fā)揮著重要作用，為農(nóng)機裝備的轉(zhuǎn)型升級提供了廣闊的前景。智能化農(nóng)業(yè)機械既是智慧農(nóng)業(yè)的重要組成部分，也是發(fā)展智慧農(nóng)業(yè)的重要物質(zhì)手段，目前已成為當(dāng)今世界農(nóng)業(yè)裝備發(fā)展的新潮流，是近年來國際上農(nóng)業(yè)科學(xué)研究的熱點之一[1]。本文將詳細論述機器視覺技術(shù)、自動駕駛技術(shù)以及農(nóng)業(yè)物聯(lián)網(wǎng)在農(nóng)業(yè)機械領(lǐng)域的應(yīng)用及發(fā)展。

1機器視覺在農(nóng)業(yè)機械中的應(yīng)用與發(fā)展

機器視覺主要用計算機來模擬人的視覺功能，從客觀事物的圖像中提取信息，進行處理并加以理解，最終用于實際檢測、測量和控制，是一門涉及人工智能、計算機科學(xué)、圖像處理、模式識別等諸多領(lǐng)域的交叉學(xué)科。機器視覺技術(shù)在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用，農(nóng)業(yè)機械中經(jīng)常采用攝像機或相機作為視覺傳感器來獲取周圍環(huán)境信息，具有速度快、信息量大、安裝方便和投入成本低等優(yōu)點。近些年得益于數(shù)字圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展和計算機硬件性能的提高，針對圖象處理的視覺感知算法具有強大的信息處理能力。視覺感知算法按照發(fā)展歷程可分為傳統(tǒng)視覺算法和深度學(xué)習(xí)算法，傳統(tǒng)視覺算法主要是通過一些邊緣、角點、顏色和紋理等特征的檢測，并基于統(tǒng)計學(xué)的特征提取進行檢測物的識別與分類。歐美國家的研究者于20世紀(jì)80年代率先開展傳統(tǒng)視覺算法在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域的應(yīng)用研究，截至目前，國內(nèi)外研究機構(gòu)在算法的研究和應(yīng)用上都取得了較為豐富的成果。深度學(xué)習(xí)是模仿人腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)而建立的人工神經(jīng)系統(tǒng)，是一種包含多個隱藏層的多層感知和信息處理結(jié)構(gòu)，具有強大的學(xué)習(xí)能力，被廣泛運用于機器視覺、語音識別、自然語言處理等多個領(lǐng)域。近幾年深度學(xué)習(xí)在圖像識別、目標(biāo)檢測、實例分割等領(lǐng)域展現(xiàn)出了先進的性能，正在為機器視覺和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來革命性的進步。隨著機器視覺技術(shù)的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)也將在農(nóng)業(yè)領(lǐng)域獲得更廣泛的研究和應(yīng)用。