本次实践活动旨在验证和推广基于深度学习的农作物病虫害检测技术，提高农作物病虫害的检测速度和准确性，降低模型参数量，确保系统可以简便地部署在移动设备和PC端，帮助农民和农业管理者实时监控病虫害情况。团队主要在荣成市大田牧歌采摘园等葡萄园进行实地调研和数据收集工作，并采用深度学习技术开发的病虫害检测系统对葡萄病害进行识别和分类。
活动期间，团队成员分工合作，开展了数据采集、系统测试、模型优化和技术推广等多项工作。他们与当地农户进行交流，了解他们在病虫害防治方面的需求和困难，并帮助他们更好地应用病虫害检测技术。同时，团队在当地举办了技术培训会，指导农户使用病虫害检测系统，提高其自主检测和防治病虫害的能力。
本次实践活动取得了丰硕的成果。团队收集并处理了大量葡萄园中的病虫害图像数据，建立了丰富的病虫害数据库；验证和优化了现有检测模型的准确性和鲁棒性，提升了其在实际环境中的应用效果；编写了详细的实践报告和技术推广手册，总结了项目成果和经验；提高了当地农户对病虫害检测技术的认知和使用技能；推动了病虫害检测技术在农业中的应用，提升了农业生产效率和作物质量。
“智农卫士调研组”的实践活动不仅提高了团队成员的科研能力和实践能力，也为当地农业现代化发展做出了积极贡献。未来，团队将继续深入研究农作物病虫害检测技术，并将其应用于更多领域，为乡村振兴贡献力量。
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