【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及农作物病害图像识别，尤其涉及一种农作物病害识别方法、系统、装置及存储介质。
技术介绍
1、农作物病虫害是制约农业生产的重要灾害之一，直接影响经济的健康发展，制约着农民增收。当前国际上病虫害使农作物潜在产量平均减少40％，而发展中国家的许多农民遭受的产量损失甚至高达100％，农作物病虫害造成的损失约为世界粮食生产总产量的十分之一。传统的病虫害检测方法主要依靠地方农业技术员走访调查，根据农作物病理特征进行判断。但是一方面病虫害种类繁多，存在难以普及相关虫害知识的情况和缺少相应领域的专家，另一方面在农村地区专业人员稀少，无法及时对病虫害情况进行诊断。
2、农作物病虫害自动识别的研究早期主要依赖于数字图像处理技术与传统机器学习技术。该技术存在许多制约因素：首先，此技术在单一背景下的识别效果显著，但应用于实际的复杂的农田背景环境中却不尽如人意。其次，基于人工构建的模型，需要不断地根据性能调整模型的参数，增加了建模的工作量和模型运行的识别时间。最后，模型的可拓展性差也是一个较大的短板，难以适应不同地域地貌，以及不同情况下的...
【技术保护点】
1.一种农作物病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种农作物病害识别方法，其特征在于，所述SCResNet50网络，使用自校准卷积模块替换ResNet50网络中的3×3卷积模块。
3.根据权利要求2所述的一种农作物病害识别方法，其特征在于，所述自校准卷积模块，能同时兼顾原始尺度空间和经过下采样处理后的隐空间，在原始尺度空间中，特征图的分辨率与输入数据保持一致，而在下采样后的隐空间里，特征图的分辨率虽然有所降低，但其感受野却相应增大，这使得模型能够捕获到更广泛的上下文信息，具体的计算过程表达式如下所示：
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【技术特征摘要】
1.一种农作物病害识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种农作物病害识别方法，其特征在于，所述scresnet50网络，使用自校准卷积模块替换resnet50网络中的3×3卷积模块。
3.根据权利要求2所述的一种农作物病害识别方法，其特征在于，所述自校准卷积模块，能同时兼顾原始尺度空间和经过下采样处理后的隐空间，在原始尺度空间中，特征图的分辨率与输入数据保持一致，而在下采样后的隐空间里，特征图的分辨率虽然有所降低，但其感受野却相应增大，这使得模型能够捕获到更广泛的上下文信息，具体的计算过程表达式如下所示：
4.根据权利要求1所述的一种农作物病害识别方法，其特征在于，所述递归特征金字塔通过递归地构建图像金字塔并在每个金字塔层级上提取特征，以捕捉不同大小和分辨率的物体信息，rfp将来...
【专利技术属性】
技术研发人员：王鹏，史景伦，张俱伟，邓怿莹，
申请(专利权)人：华南理工大学，
类型：发明
国别省市：
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