一种农作物病虫草害识别方法、装置、系统及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种农作物病虫草害识别方法、装置、系统及存储介质，用于提高农作物病虫害识别的效率和准确度，提供有针对性的防治方案。本申请公开的农作物病虫害图像处理方法包括：获取农作物图像；对所述农作物图像进行分类；对所述农作物图像进行特征检测，确定标框图像；对所述标框图像进行识别。本申请还提供了一种农作物病虫害图像处理装置、系统及存储介质。

【技术实现步骤摘要】
一种农作物病虫草害识别方法、装置、系统及存储介质
本申请涉及图像处理领域，尤其涉及一种农作物病虫草害识别方法、装置、系统和存储介质。
技术介绍
在农业种植领域，病虫害防治是无法逃避的工作。在病虫害防治的第一步是对害虫品种的准确鉴别和判断。一般的农业工作者因为专业知识和资料的缺乏，难以在第一时间准确判断害虫的种类。现有技术中，基于图像识别技术中基于用户拍摄的病害虫图片，通过照片中害虫或病虫害叶片的边缘识别出害虫或病状形状，再通过其形状特征匹配病虫害数据库，从而识别出病虫害的种类，为农业工作者提供病虫害防治的参考意见。但是这种识别方式存在一些不足之处：不同种类病虫害的边缘特征较为接近，特别是一些害虫幼虫形状体态等特征十分接近，容易造成较大的识别误差。
技术实现思路
针对上述技术问题，本申请实施例提供了一种农作物病虫草害识别方法、装、系统置及存储介质，提高农作物病虫害识别的效率和准确度，并提供相应的防治方案。第一方面，本申请实施例提供的一种农作物病虫草害识别方法，包括：获取农作物图像；对所述农作物图像进行分本文档来自技高网...

【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：/n获取农作物图像；/n对所述农作物图像进行分类；/n对所述农作物图像进行特征检测，确定标框图像；/n对所述标框图像进行识别；/n其中，所述分类包括不属于农作物的图像和属于农作物的图像；/n所述标框图像是包括病虫草害的农作物的图像。/n

【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：
获取农作物图像；
对所述农作物图像进行分类；
对所述农作物图像进行特征检测，确定标框图像；
对所述标框图像进行识别；
其中，所述分类包括不属于农作物的图像和属于农作物的图像；
所述标框图像是包括病虫草害的农作物的图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取农作物图像包括：
通过用户终端上传所述农作物图像到病虫草害识别系统服务器。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述农作物图像进行分类包括：
过滤掉不属于农作物的图像，并提示用户重新拍摄。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述过滤掉不属于农作物的图像包括：
通过残差网络ResidualNetwork，ResNet，对所述农作物图像进行卷积降维，获得特征图；
将所述特征图的尺寸减小一半获得第一特征图像；
对所述第一特征图像进行以下至少之一处理：加批量归一化BatchNorm，Relu激活或者最大池化；
连接安全层，过滤掉不属于农作物的图像。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述农作物图像进行特征检测，确定标框图像包括：
通过特征提取器提取所述图像的特征；
对所述特征进行多尺度预测，得到第二特征图像；
针对所述第二特征图像，对病状进行标框，得到标框图像。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述标框图像进行识别包括：
对所述标框图像的每一个尺度，根据卷积网络和注意力提取网络APN，识别出所述标框图像中病虫害的位置。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，对所述标框图像进行识别之后还包括：
向用户输出无法识别的特征，并接收用户的选择结果。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述接收用户的选择结果之后还包括：
根据所述标框图像的识别结果和所述用户的选择结果，确定病虫草害的类别。


9.根据权利要求8所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡永维，孟婕，黄海强，
申请(专利权)人：中化现代农业有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11