1. 本选题研究的目的及意义
随着科技的进步和农业的发展，传统的茶叶种植和病害防治方法已经难以满足现代农业的需求。
茶叶病害种类繁多，识别难度大，传统的肉眼观察和经验判断方法存在着效率低下、误诊率高等问题。
为了解决这些问题，开发基于Android的茶叶病害诊断识别系统具有重要的现实意义。
2. 本选题国内外研究状况综述
近年来，随着人工智能技术的快速发展，图像识别技术在农业领域得到了越来越广泛的应用，其中包括农作物病害的识别和诊断。
1. 国内研究现状
国内学者在茶叶病害图像识别方面开展了一些研究工作，并取得了一定的成果。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将针对茶叶病害诊断识别系统的需求，开展以下几个方面的研究：1.茶叶病害图像数据集的构建：收集和整理常见的茶叶病害图像，并进行标注，构建一个规模较大、质量较高的茶叶病害图像数据集。
2.茶叶病害图像识别算法的研究：研究和比较不同的图像预处理方法、特征提取算法和识别算法，选择合适的算法构建茶叶病害识别模型，并对模型进行训练和优化。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用以下方法和步骤：1.文献调研：查阅国内外相关文献，了解茶叶病害识别、图像识别技术、Android应用开发等方面的研究现状和发展趋势，为本研究提供理论基础和技术参考。
2.数据收集和整理：收集常见的茶叶病害图像，包括但不限于茶叶病虫害图像识别数据集、PlantVillage数据集等，并对图像进行标注，建立茶叶病害图像数据集。
3.图像预处理：对收集到的茶叶病害图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强、图像分割等，以提高图像质量，便于后续特征提取和识别。
5. 研究的创新点
本研究的创新点主要体现在以下几个方面：1.构建一个规模较大、质量较高的茶叶病害图像数据集，为茶叶病害识别模型的训练和优化提供数据基础。
2.针对茶叶病害图像的特点，研究和优化图像预处理方法、特征提取算法和识别算法，提高茶叶病害识别的精度和效率。
3.开发基于Android的茶叶病害诊断识别系统应用程序，为茶农提供便捷、高效、准确的病害诊断服务。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
1.王立地，郭文川，王秀，等.基于深度学习的植物病害识别研究进展[J].农业工程学报,2017,33(17):1-10.
2.张宪政，焦武，王金恒.基于深度学习的植物病虫害图像识别研究进展[J].中国农业科学,2019,52(23):4195-4210.
3.刘万军，张艳诚，张立军，等.基于深度学习的作物病害识别方法综述与展望[J].中国农业大学学报,2020,25(03):1-16.
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