【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水稻病虫害识别领域，特别是涉及基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法。
技术介绍
1、水稻病虫害识别一直是农业领域的一个难题。传统的人工识别方法不仅耗时耗力，而且准确率较低，难以满足现代农业快速、精准的需求。随着无人机技术和高光谱成像技术的发展，结合深度学习算法的基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法应运而生，为水稻病虫害的自动识别和精准防治提供了新的技术途径。
2、高光谱成像技术是一种能够同时获取物体在数百个波长上的光谱信息的技术，能够从光谱图像中提取丰富的特征信息。这些特征信息对于病虫害的识别具有重要意义，因为不同病虫害的光谱特性不同，通过分析这些特征信息，可以实现对病虫害的自动识别。
3、深度学习算法，特别是解码器编码器模型，能够从光谱图像中提取丰富的特征信息，并通过深度学习模型进行精确分类，实现对病虫害的自动识别。解码器编码器模型是一种常见的深度学习模型，由编码器和解码器两部分组成。编码器负责从输入图像中提取特征，形成一个固定长度的特征向量作为图像编码；解码器负责将特征向量映射到具体的水稻病虫害...
【技术保护点】
1.基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，具体步骤如下，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，其特征在于：步骤2中对输入的水稻叶片图像进行标准化、缩放、裁剪操作的过程表示为：
3.根据权利要求1所述的基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，其特征在于：步骤3中建立水稻病虫害的编码器网络的过程表示如下：
4.根据权利要求1所述的基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，其特征在于：步骤4中建立水稻病虫害的解码器网络的过程表示如下：
【技术特征摘要】
1.基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，具体步骤如下，其特征在于：
2.根据权利要求1所述的基于编码器解码器的水稻病虫害识别方法，其特征在于：步骤2中对输入的水稻叶片图像进行标准化、缩放、裁剪操作的过程表示为：
3.根据权利...
【专利技术属性】
技术研发人员：季方芳，田婷，何其全，张青，朱琳，
申请(专利权)人：苏州市农业科学院江苏太湖地区农业科学研究所，
类型：发明
国别省市：
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