葡萄是我国种植面积较大的几种水果之一,葡萄产业的稳定发展对我国食品安全和社会经济发展具有积极作用。但是在葡萄种植过程中,病害问题却成为制约葡萄健康生长的重要因素,当前我国葡萄病害主要有黑腐病、黑麻疹、叶斑病、霜霉病、根瘤蚜,其中黑腐病和霜霉病影响尤为严重。因此及时准确地识别叶部病害,对葡萄病害及时防治及减少经济损失具有重要的现实意义。为了实现及时诊断和准确识别葡萄叶病害,保证葡萄产业稳定发展,本文以5种病害叶片及健康叶片为主要研究对象,重点研究基于迁移学习、深度迁移学习的葡萄叶片病害识别方法。为葡萄叶片病害智能、快速、精准识别提供理论依据与技术支持。本文主要研究工作如下。（1）针对当前葡萄叶部病害大数据集匮乏、数据集品质较低等问题,提出了一种基于迁移学习和SENe Xt的葡萄叶片病虫害识别方法。该方法,首先结合SE（Squeeze and Excitation,SE）网络参数少、易集成、运算快,而Res Ne Xt网络设计简化的优点,将SE模块融入Res Ne Xt网络,构建SENe Xt卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）。然后结合空间转换和颜色扭曲等数据增广（也可称为数据增强）方法,对葡萄叶片病害数据集进行在线扩充,构建增强数据集。最后,利用SENe Xt模型和迁移策略构建葡萄病虫害识别模型以避免深度学习模型直接训练小样本数据集（全新学习）所导致过拟合问题的发生。试验结果表明,SENe Xt病害识别模型的分类性能比经典的Res Ne Xt＿50和Res Net＿50算法的分类结果更好,准确率比Res Ne Xt＿50和Res Net＿50分别提升了4.69%和5.94%。此外,迁移学习方法在SENe Xt模型上的准确率达到97.20%,比全新学习性能更高,收敛速度更快。（2）针对SENe Xt的网络模型参数较大、算法复杂性较高问题,提出了一种基于深度迁移学习和Mobile Net V3的葡萄叶片病害识别方法（Grape leaf disease deep transfer learning,GLD-DTL）。该方法,首先采用知识蒸馏策略以Res Ne Xt101为教师网络训练Mobile Net V3学生网络,通过模型迁移策略对其进行改进,并进一步构建轻量级的葡萄叶片病害识别网络模型（Grape leaf diseases recognition,GLDR）。然后,在数据处理阶段设计图像质量检测器对图像进行筛选,以减少模糊图像对葡萄病害识别效果的影响。基于此,提出逆滤波噪声与空间转换相融合的数据增广方法,对患病葡萄图像进行扩充,从而避免样本分布不平衡所导致过拟合问题的发生。最后采用三阶段训练策略对GLDR模型进行训练,进而防止直接微调扩展网络对主干网络产生负面影响。试验结果表明,GLD-DTL方法采用GLDR模型对葡萄叶片病害进行早期诊断的准确率达到99.84%。与VGG19模型相比,GLDR模型的准确率提高了1.26%。此外,该模型的尺寸较小仅为30MB。因此,所提出的方法满足了模型在移动端部署时对识别准确率及模型尺寸的需求。（3）针对现有病害识别应用部署复杂、识别速度慢、对网络带宽要求较高等问题,提出了一种推理速度快、部署简单的葡萄叶片病害识别系统。该系统以Python、Java为主要开发语言,利用所设计GLDR为后台模型,开发了手机端、网页端、客户端的葡萄叶片病害识别应用程序,实现对病害的识别。该系统界面简洁,易于操作,不依赖通讯网络、云平台服务器进行处理,节省了带宽和传输时间。