【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体为基于图像识别的感病马尾松识别方法及系统。
技术介绍
1、马尾松树木普遍分布于森林和城市绿地中，容易受到各种病害和害虫的影响，及早发现和识别感病马尾松对于森林健康管理和城市绿化至关重要，传统的感病马尾松检测方法通常依赖于人工观察，费时费力且不够准确，而本专利技术分析的基于图像识别的感病马尾松识别方法及系统，能够提高感病马尾松检测的效率和准确性，可以在森林生态保护和城市绿化管理中发挥重要作用，提高感病马尾松的识别和治理效率。
2、例如公开号为cn113610048a的专利申请，为一种基于图像识别的荔枝霜疫病自动识别方法、系统和存储介质，包括下述步骤：收集自然条件下感染霜疫病的荔枝果实图像，组成果实源数据集并进行数据扩增和预处理得到果实训练数据集；导入yolov3目标检测网络模型进行训练，得到检测识别模型；收集实验室条件下不同严重程度的荔枝霜疫病图像，组成霜疫病源数据集并进行数据扩增和预处理得到霜疫病训练数据集；导入pspnet语义分割网络模型进行训练，得到病斑分割模型；将待检测图像导入检测识别模型，...
【技术保护点】
1.基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述对马尾松的感病等级进行反馈预警，具体反馈过程为：
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松感病指数，具体分析过程为：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松叶片光谱特征偏移指数，具体分析过程为：
5.根据权利要求3所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松树干病害程度指数，具体分析过程为：<...
【技术特征摘要】
1.基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述对马尾松的感病等级进行反馈预警，具体反馈过程为：
3.根据权利要求2所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松感病指数，具体分析过程为：
4.根据权利要求3所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松叶片光谱特征偏移指数，具体分析过程为：
5.根据权利要求3所述的基于图像识别的感病马尾松识别方法，其特征在于：所述马尾松树干病害程度指数，具体分析过程为：
...【专利技术属性】
技术研发人员：曾全，杨远亮，肖银波，杨双昱，贾玉珍，满家银，何志强，王新，谢天资，
申请(专利权)人：四川省林业科学研究院四川省林产工业研究设计所，
类型：发明
国别省市：
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