这是基于计算机视觉的田间害虫检测方法与应用系统研究的论文框架图，设施温室中的病害识别并非静态图像分类问题。病害外观会随光照、遮挡、生育期、病程阶段、拍摄设备和棚室管理条件变化，同一病害在不同环境中可能表现出显著类内差异，而不同病害又论文主线围绕真实田间挑战、场景化检测方法、精度‑效率协同、大小模型协同系统、工程应用闭环展开。首先进行问题牵引，梳理出四项现存研究难题：P1 相似害虫难以分辨；P2 密集小尺寸害虫不易检测；P3 检测精度与运行效率难以兼顾；P4 现有系统功能单一，缺少防控决策推送。依托 CNN、Transformer、CNN‑Transformer 融合以及语义大模型，结合自建数据集、公开田间病虫害知识库作为理论与数据基础，开展四项方法创新：①特征精细化相似害虫检测解决相似害虫辨识难题；②显式空间关系密集小虫检测处理密集小虫识别；③动态特征交互高效检测实现精度效率协同；④搭建大小模型协同应用系统补齐系统功能短板；前面算法成果还可以反向反馈提升整体检测性能。之后进入验证与输出环节，分为算法性能验证、工程系统验证、应用价值与演进三部分，通过测试得到各项检测精度指标；搭建移动端与云端四层架构完成工程试验；实现早发现早防治闭环服务，并在多地开展示范应用，后续持续迭代优化。整体论文逻辑从识别更准，到检测更快，再推进至决策智能、系统落地。无论撰写 AI 农业方向毕业论文还是梳理课题研究思路的科研学习者，都可以参考该框架搭建论文写作逻辑。