"随着智慧农业不断发展，深度学习融合物联网以及大数据等技术，可提升病虫害识别的准确性以及实时监测能力，研究 对深度学习于农业病虫害识别里的应用潜力展开探讨，探讨传统识别方法存在的局限性，研究剖析了卷积神经网络也就是 CNN 和循 环神经网络也就是 RNN 的基本原理以及它们在农业数据分析里的关键作用，并且呈现出深度学习在病虫害识别方面的成功案例。经 由数据收集、预处理、模型构建以及训练等一系列流程，深度学习技术在实际应用中获得了 95%的准确率，极大地提升了农业管理水 平，然而该技术的推广遭遇挑战，包括农民技术接受度低、数据隐私问题以及成本高等方面。"