水稻是我国最主要的粮食作物之一,对解决中国粮食安全问题发挥极其重要的作用。我国水稻生产具有种植面积大,种植地分布广,病虫害灾害爆发频发特点,给我国粮食生产造成巨大经济损失,水稻病虫害防治工作面临巨大挑战。以人工巡查判别为主的传统水稻病虫害识别方式存在准确率低、成本高且效率低下等问题。为了解决该问题,本文以水稻病虫害叶片图像为研究对象,以深度神经网络理论为基础,围绕实际场景下图像尺度变化、标注样本数量不足等因素导致水稻病虫害识别精度下降问题,开展基于多尺度特征融合的水稻叶片病害诊断方法、基于迁移学习的水稻害虫识别方法研究,并采用主流的Springboot框架,开发面向移动互联网的水稻病虫害识别的预警系统,为水稻病虫害自动识别提供应用示范。本文研究内容及创新之处如下:（1）针对实际应用场景下图像尺度变化导致水稻病害识别准确率下降问题,提出一种基于多尺度特征融合的水稻叶片病害诊断方法。由于拍摄距离变化,水稻叶片图像分辨率出现变化。传统基于深度卷积神经网络的水稻叶片病害识别方法仅适应单一图像尺度的特征学习,在网络后端将最后若干卷积层特征图进行串联融合,这种方式难以适应尺度变化较大的情况。本文采用多任务学习框架,将水稻叶片病害类型和病害程度判别两个关联任务同时进行特征学习,共享底层视觉特征,有效提升水稻叶片病害类型和病害程度判别的准确率;引入通道和空间注意力模型,对经典的Mobile Net V3网络模型进行改进,并构建基于特征金字塔的多任务深度卷积神经网络模型。此外,采用多种数据增强方法对数据集进行扩展,解决数据集中样本分布不均衡问题。试验结果表明,本文提出方法与传统方法相比,水稻病害识别平均准确率提升1%。（2）针对实际应用场景下水稻虫害图像标注样本不足导致水稻虫害图像识别准确率下降问题,提出一种基于迁移学习的水稻虫害识别方法。本文提出一种在少量标注样本前提下,利用语义特征一致性,将足量样本数据集下的特征表达向少量标注数据集迁移,从而在实际应用场景下仅需少量标注样本就能实现高精度的水稻叶片图像虫害类型识别;此外,本文构建一个具有挑战性的大规模水稻虫害数据集,并根据数据集特征进行数据增强,引入随机噪声、Mixup、Cutout等数据增强方法,使深度学习模型从更深的维度学习害虫判别力视觉特征;通过引入自注意力模型,对YOLOv7网络进行改进,并构建基于特征金字塔的多尺度神经网络模型,提升小个体害虫的识别精度。试验结果表明,本文提出方法比原模型识别精度提升1.6%。（3）针对传统卷积神经网络模型复杂度高难以部署在资源受限的移动计算环境问题,提出一种基于知识蒸馏的模型压缩方法。在实际应用场景下,传统的卷积神经网络需要消耗大量的计算和存储资源,而手机等移动计算环境下,计算、存储和电力资源均不能满足需求。本文提出利用模型压缩理论,将精度高的复杂神经网络模型向复杂度低的简单神经网络模型进行转化,从而使简单网络模型具备复杂模型的判别能力,但其消耗的资源大大降低。在此研究基础之上,建立一套面向移动计算环境的水稻病虫害预警系统,实现水稻病虫害远程自动诊断,对水稻病虫害早期预警和防治措施提供精准技术指导建议。综上所述,本文研究工作主要解决了实际应用场景下水稻病虫害灾害预警技术面临多尺度特征表达、知识迁移、模型精简等难题,实现水稻病虫害远程快速诊断,为农业领域病虫害早期防治提供技术参考,具有一定理论价值和较好的应用前景。