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植物是地球上不可缺少的資源，它們在環境保護、醫藥、農業開發、食品相關應用等方面具有重要意義。然而，植物種類和病害鑒定、植物生產的評價等工作，變得越來越復雜。植物研究的一個重要起點是植物表型的鑒定，植物表型是指植物可測量的特征和性狀，是植物受自身基因表達、環境影響相互作用的結果, 也是決定農作物產量、品質和抗逆性等性狀的重要因素。傳統的植物表型鑒定方法包括人工鑒定、植物化學分類、解剖學方法、形態學方法和遺傳學方法，這些方法實施困難、效率低、準確性不穩定。隨著計算機技術的發展和普及，圖像識別技術日趨成熟，已成功應用于人臉識別、目標檢測、醫學成像等諸多領域。植物表型圖像識別（PPIR）是智能農業的一個重要分支。近年來，深度學習在圖像識別方面取得了重大突破。因此，基于深度學習的植物表型圖像識別技術越來越受到人們的重視。表1顯示了最近的相關評論。

表1 最近的相關評論

本文首先介紹了植物表型圖像識別技術的發展和應用，然后對其進行了分類和分析。其次，介紹了四種深度學習方法的原理及其在植物表型圖像識別中的應用。這些方法包括卷積神經網絡（convolutional neural network, CNN）、深度信念網絡（deep beliefnetwork, DBN）、遞歸神經網絡（recurrent neural network, RNN）和堆疊自編碼器（stackedautoencoder, SAE），并將其應用于植物物種識別、植物病害診斷等。最后，討論了植物表型圖像識別中深度學習的難點和挑戰。