【技术实现步骤摘要】
本申请涉及智慧农业，尤其是涉及一种基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法及系统。
技术介绍
1、传统的农业种植，对于人工的依赖度大，需要工作人员定期巡查种植区，检查农作物的生长状况、病虫害情况等，这导致大面积种植时工作人员的劳动强度大、占用人力多。
2、随着无人机航拍技术、田间机器人、监控技术的发展，目前已经开始利用图像识别农作物的特征，再智慧诊断是否需要补充水肥、是否患有病虫害。然而，现有的上述技术一般应用于单一种植环境，在农作物进行混种、间种的情况时，往往要根据农作物搭配的种类、种植方式重新采集大量高质量图片训练模型，这让技术实施成本过大，难度过高，因此本申请提出一种新的技术方案。
技术实现思路
1、为了降低基于图像分析农作物生长状况以进行智慧种植的成本，本申请提供一种基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法及系统。
2、第一方面，本申请提供一种基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，采用如下的技术方案：
3、一种基于深度学习的混种间种农作物特征
【技术保护点】
1.一种基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，其特征在于：所述农作物种植信息包括种植地地形参数；若建立区域仿真框架，则导入种植地地形参数对区域仿真框架进行更新。
3.根据权利要求1所述的基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，其特征在于，还包括：
4.根据权利要求3所述的基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，其特征在于，还包括：
5.根据权利要求1所述的基于深度学习的混种间种农作物特征分析方法，其特征在于，还包括：
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