【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机视觉，尤其涉及一种复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法及系统。
技术介绍
1、水稻是我国乃至世界上最重要的粮食作物之一，它提供了全球近50％人口的食物来源。
2、水稻一般是连片、大面积种植，加上某些水稻病害如胡麻叶枯病、稻曲病等具有传染性，一旦水稻病害发生且没有及时处理将对农民的收入、国家的粮食安全造成巨大威胁。据病虫害测报处预测，2024年全国水稻病虫害将呈偏重发生态势，其中病害发生面积将达3.9亿亩次。在水稻病害发生的早期阶段，水稻叶片会出现病变，并显现出各种疾病症状。目前，在我国，水稻疾病的主要识别方法是人工诊断，即依靠农民的经验知识对疾病进行初步诊断。水稻疾病的人工诊断不仅效率低下，而且容易受到疲劳和情绪等主观因素的影响，并且只能在症状显现并具有明显特征时才能被检测到，这种人工诊断主观、劳动密集、效率低下且昂贵，无法进行大规模应用，为了保障水稻产量，及时准确地诊断水稻病害至关重要。
3、近年来，由于深度学习能够自动提取图像特征并实现分类，许多学者将深度学习引入到病害分类任务上，...
【技术保护点】
1.一种复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤1中的方法包括：
3.根据权利要求1所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤2中在每轮训练结束后对训练集按照指定规则进行划分，并将划分好的数据输入轻量级网络模型进行推理的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤2中根据卷积核对不同类别病害敏感度的评价算法具体为：<...
【技术特征摘要】
1.一种复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤1中的方法包括：
3.根据权利要求1所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤2中在每轮训练结束后对训练集按照指定规则进行划分，并将划分好的数据输入轻量级网络模型进行推理的具体方法为：
4.根据权利要求3所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤2中根据卷积核对不同类别病害敏感度的评价算法具体为：
5.根据权利要求4所述的复杂背景下基于敏感度的轻量级水稻病害识别方法，其特征在于，所述步骤3中给非敏...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱容波，武永辉，龙文汉，温馨龙，
申请(专利权)人：华中农业大学，
类型：发明
国别省市：
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