A Comprehensive Review of Deep Learning in Agricultural Visual Perception: Progress, Bottlenecks, and Emerging Trends (深度学习在农业视觉感知中的综合综述:进展、瓶颈与新兴趋势)
MDPI Agriculture 2026, 16(17), 1826, 2026年8月26日发表。江苏大学低空技术学院与电气信息工程学院联合综述,提出从低级数据增强和静态空间认知再到高级动态时空推理的渐进分析框架。气候变化、土地退化和资源稀缺驱动精准农业成为确保全球粮食安全的战略必然。传统人工检查主观且不可扩展;计算机视觉为精准作物和牲畜管理提供非侵入式解决方案,但在农业实际场景中的应用面临严重遮挡、光照剧变和生物目标非刚性形变等特定挑战。深度学习已成为克服这些限制的主流范式,CNN、Vision Transformers (ViTs)和Graph Neural Networks (GNNs)等架构学习海量数据中的自适应层次表示。识别四个优先研究方向:架构效率、数据级标注效率、部署级隐私和仿真、信任级安全。