【技术实现步骤摘要】
一种农作物的病害检测方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及智慧农业
，尤其涉及一种农作物的病害检测方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]传统农业的发展主要依赖于农技人员长期在田地间劳作，农作物的诊断也全部依靠农民在田间观察解决，这种处理方式简单易行，全部依赖农户的种田经验。然而当农作物所遭受的虫害或者灾害超出农户经验范围之外，有可能会造成误诊的情况，耽误农作物的最佳治疗时期，影响农作物收成。
[0003]因此，现有技术还有待改进和发展。
技术实现思路
[0004]本专利技术提供一种农作物的病害检测方法、装置、电子设备及存储介质，用以解决现有技术中通过农技人员诊断农作物的病害情况，容易出现误诊的问题，实现自动化病害检测。
[0005]本专利技术提供一种农作物的病害检测方法，所述方法包括：获取农作物对应的拍摄图像数据，根据预设的颜色范围和所述拍摄图像数据确定权重图像数据；获取所述农作物对应的文字描述数据，根据预设的词性类别和所述文字描述数据确定关键词序列...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种农作物的病害检测方法，其特征在于，所述方法包括：获取农作物对应的拍摄图像数据，根据预设的颜色范围和所述拍摄图像数据确定权重图像数据；获取所述农作物对应的文字描述数据，根据预设的词性类别和所述文字描述数据确定关键词序列；分别对所述权重图像数据和所述关键词序列进行特征提取，得到图像特征向量和文字特征向量，根据所述图像特征向量和所述文字特征向量确定融合特征向量；将所述融合特征向量与预设的病害数据库进行向量匹配，得到匹配结果，根据所述匹配结果确定所述农作物对应的目标病害类别和目标病害程度，其中，所述病害数据库为父子节点的存储结构，各父节点的特征向量标签分别对应不同的病害类别，每一所述父节点关联若干子节点，各所述子节点的所述特征向量标签分别对应所述病害类别的不同病害程度。2.根据权利要求1所述的农作物的病害检测方法，其特征在于，各所述特征向量标签的确定方法包括：获取各所述病害类别分别对应的历史病害数据集，其中，每一所述历史病害数据集包括若干历史拍摄图像数据和各所述历史拍摄图像数据分别对应的历史文字描述数据；根据各所述历史病害数据集确定各所述父节点分别对应的所述特征向量标签；获取预设的图像相似度和文字相似度，根据各所述历史病害数据集、所述图像相似度以及所述文字相似度，确定各所述历史病害数据集分别对应的若干子数据集，其中，每一所述子数据集中各所述历史拍摄图像数据之间的相似度均大于所述图像相似度，且各所述历史拍摄图像数据分别对应的所述历史文字描述数据之间的相似度均大于所述文字相似度；根据各所述子数据集确定各所述子节点分别对应的所述特征向量标签。3.根据权利要求2所述的农作物的病害检测方法，其特征在于，将任意一个所述历史病害数据集或者所述子数据集作为目标数据集，所述目标数据集对应的目标节点的所述特征向量标签的确定方法包括：获取所述目标数据集中各所述历史拍摄图像数据分别对应的历史图像特征向量和各所述历史文字描述数据分别对应的历史文字特征向量；对各所述历史图像特征向量和各所述历史文字特征向量进行融合，得到历史融合特征向量；获取各所述历史图像特征向量对应的图像公共特征向量和各所述历史文字特征向量对应的文字公共特征向量，对所述图像公共特征向量和所述文字公共特征向量进行融合得到公共特征向量；根据所述历史融合特征向量和所述公共特征向量确定所述目标节点的所述特征向量标签，其中，当所述融合特征向量与所述目标节点的所述特征向量标签进行匹配时，将所述融合特征向量分别与所述公共特征向量和所述历史融合特征向量进行匹配得到两个匹配结果，根据两个匹配结果确定所述融合特征向量与所述目标节点的所述特征向量标签的匹配结果。4.根据权利要求1所述的农作物的病害检测方法，其特征在于，所述根据预设的颜色范围和所述拍摄图像数据确定权重图像...
【专利技术属性】
技术研发人员：李政道，陈飞勇，刘汝鹏，宋杨，吴恒钦，
申请(专利权)人：山东建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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