【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像识别，具体为一种基于图像识别的植物病虫害预测方法及系统。
技术介绍
1、近年来，随着深度学习和计算机视觉技术的快速发展，图像识别技术在各种领域得到了广泛应用，在农业中的应用，尤其是植物病虫害的自动检测和识别，展示了巨大的潜力，可以实现快速、准确的监测，通过采集植物的图像数据，可以从大量数据中提取出特征，从而实现对病虫害的早期预测，数据驱动的方法相比传统方法更加科学和客观，通过应用图像识别技术预测病虫害，可以提前采取措施，减少化肥和农药的使用，提高作物产量，同时保护生态环境，推动农业的可持续发展，随着智能农业的兴起，结合物联网、大数据分析等技术，基于图像识别的病虫害预测方法符合现代农业发展的需求，能够实现精准农业，提高资源利用效率。
2、如今，对图像识别的植物病虫害预测的研究还存在一些不足，具体体现在传统的病虫害监测和预测方法通常依赖于人工观察和经验判断，这不仅耗时耗力，而且容易受到主观因素的影响，导致预测不准确，且动态适应能力不足，传统方法通常基于固定的经验，对环境变化反应迟缓，无法及时更新预测信息，从而影...
【技术保护点】
1.一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述判断待预测植物生长状况图像质量是否合格，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述生长状况图像质量判定因子，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述对待预测植物生长状况进行分析，获取待预测植物病虫害特征因子，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的...
【技术特征摘要】
1.一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述判断待预测植物生长状况图像质量是否合格，具体分析过程为：
3.根据权利要求2所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述生长状况图像质量判定因子，具体分析过程为：
4.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述对待预测植物生长状况进行分析，获取待预测植物病虫害特征因子，具体分析过程为：
5.根据权利要求4所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述待预测植物病虫害特征因子，具体分析过程为：
6.根据权利要求1所述的一种基于图像识别的植物病虫害预测方法，其特征在于：所述确定待预测植...
【专利技术属性】
技术研发人员：朱文，武鸿源，
申请(专利权)人：北京安岭生态建设有限公司，
类型：发明
国别省市：
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