在酿酒葡萄生长状态与病虫害自动监测中，需要在图像中检测出葡萄叶片，通过提取葡萄叶片图像的方向梯度直方图（HOG）特征投入到支持向量机（SVM）分类器中以实现对葡萄叶片的识别;结合多尺度目标定位和均值漂移算法还可以自动确定图像中葡萄叶片的位置。实验结果表明，使用线性核函数训练后的分类器对葡萄叶片和四种常见杂草的识别率达95.5%。该方法对光照和环境变化有较好的鲁棒性，自然条件下成像的叶片图像的葡萄叶片检出率达到了80%以上。