农作物病虫草害识别方法及装置制造方法及图纸

技术编号:20364138 阅读:36 留言:0更新日期:2019-02-16 17:05
本发明专利技术公开了一种农作物病虫草害识别方法及装置,该方法包括:利用预先训练好的农作物第一识别模型识别农作物图片中农作物种类和农作物生理期,所述农作物第一识别模型为神经网络模型,利用预先训练好的农作物第二识别模型识别农作物图片中农作物病虫草害,所述农作物第二识别模型为神经网络模型,根据农作物生理期,从识别出的农作物病虫草害中选择符合预定条件的农作物病虫草害,确定为农作物病虫草害识别结果。本发明专利技术利用神经网络模型识别农作物病虫草害,根据农作物生理期挑选符合预定条件的农作物病虫草害,可以提高农作物病虫草害识别的准确率和识别的效率。

【技术实现步骤摘要】
农作物病虫草害识别方法及装置
本专利技术涉及人工智能
,尤其涉及农作物病虫草害识别方法和装置。
技术介绍
本部分旨在为权利要求书中陈述的本专利技术实施例提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中就承认是现有技术。农作物在生长过程中,常常受到疾病、害虫等的困扰,若放任不管或者进行不合理的管理,会对农作物造成不可逆转的影响,从而影响农作物的寿命。因此,在农作物生长过程中,对农作物的病虫草害进行监测和识别就显得非常重要。传统的农作物病虫草害的识别一般采用人工识别病虫草害的方式,即利用专业的园艺人员或者技术专家对农作物的病虫草害进行判断,此种识别方式严重依赖园艺人员或者技术专家的知识和经验,因此,存在较大的主观性和局限性,容易造成农作物病虫草害识别的不准确;另外,利用人工识别农作物的病虫草害同样也会降低识别的效率。因此,现有农作物病虫草害的识别存在准确率低、效率低的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种农作物病虫草害识别方法,用以提高农作物病虫草害识别的准确率和效率,该方法包括:利用预先训练好的农作物第一识别模型识别农作物图片中农作物种类和农作物生理期,所述农作物第一识别模型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种农作物病虫草害识别方法,其特征在于,包括:利用预先训练好的农作物第一识别模型识别农作物图片中农作物种类和农作物生理期,所述农作物第一识别模型为神经网络模型;利用预先训练好的农作物第二识别模型识别农作物图片中农作物病虫草害,所述农作物第二识别模型为神经网络模型;根据农作物生理期,从识别出的农作物病虫草害中选择符合预定条件的农作物病虫草害,确定为农作物病虫草害识别结果。

【技术特征摘要】
1.一种农作物病虫草害识别方法,其特征在于,包括:利用预先训练好的农作物第一识别模型识别农作物图片中农作物种类和农作物生理期,所述农作物第一识别模型为神经网络模型;利用预先训练好的农作物第二识别模型识别农作物图片中农作物病虫草害,所述农作物第二识别模型为神经网络模型;根据农作物生理期,从识别出的农作物病虫草害中选择符合预定条件的农作物病虫草害,确定为农作物病虫草害识别结果。2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述神经网络模型包括卷积神经网络模型或残差网络模型。3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:根据气象信息从识别出的农作物病虫草害中选择符合预定条件的农作物病虫草害,确定为农作物病虫草害识别结果;或者根据气象信息和农作物生理期,从识别出的农作物病虫草害中选择符合预定条件的农作物病虫草害,确定为农作物病虫草害识别结果。4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:根据农作物病虫草害识别结果中病虫草害的概率值,从大到小对病虫草害进行排序;将排在前面的预设个数的病虫草害确定为农作物的病虫草害;或将概率值大于或者等于预设概率值的病虫草害确定为农作物的病虫草害。5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,对同一农作物不同部位的图片,分别执行权利要求1所述方法;根据同一农作物不同部位图片的病虫草害识别结果,确定该同一农作物的病虫草害。6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,训练农作物第一识别模型的过程包括:获取预设数量的标注有农作物种类和生理期类别的农作物图片样本;从农作物图片样本中确定第一比例的图片作为训练集;利用训练集训练农作物第一识别模型;在准确率大于或者等于第一预设准确率时训练结束,得到训练后的农作物第一识别模型。7.如权利要求6所述的方法,其特征在于,还包括:从农作物图片样本中确定第二比例的图片作为测试集;利用测试集对经过训练的农作物第一识别模型的准确率进行验证;在准确率小于第一预设准确率时,增加农作物图片样本的数量或调整训练集和测试集的比例重新训练。8.如权利要求7所述的方法,其特征在于,训练集和测试集包括相同的...

【专利技术属性】
技术研发人员:徐青松李青
申请(专利权)人:杭州睿琪软件有限公司
类型:发明
国别省市:浙江,33

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